Academic literature on the topic 'Розпізнання емоцій'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Contents
Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Розпізнання емоцій.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Journal articles on the topic "Розпізнання емоцій"
Білоус, Руслана, Світлана Сошенко, and Ганна Лебединська. "СОЦІАЛЬНО-ПСИХОЛОГІЧНИЙ ТРЕНІНГ ЯК ЗАСІБ ПОДОЛАННЯ КОМУНІКАТИВНИХ БАР’ЄРІВ У ПРОЦЕСІ МІЖОСОБИСТІСНОГО СПІЛКУВАННЯ СТУДЕНТІВ." Психологія: реальність і перспективи, no. 16 (July 1, 2021): 18–26. http://dx.doi.org/10.35619/praprv.v1i16.212.
Full textСтельмашук, Жанна Григорівна. "ДО ПРОБЛЕМИ РОЗВИТКУ ЕМОЦІЙНОГО ІНТЕЛЕКТУ ОСОБИСТОСТІ." Інноватика у вихованні, no. 9 (June 11, 2019): 259–65. http://dx.doi.org/10.35619/iiu.v0i9.130.
Full textІонова, О. М., and В. В. Партола. "ПОДОЛАННЯ БАР’ЄРІВ В ОСВІТІ ДОРОСЛИХ: АНТРОСОФСЬКИ-ОРІЄНТОВАНИЙ ПІДХІД." Педагогіка та психологія, no. 61 (April 2019): 60–69. http://dx.doi.org/10.34142/2312-2471.2019.61.07.
Full textМартиненко, О. О. "ОСОБЛИВОСТІ МОТИВАЦІЙНОГО ТА ПРОФЕСІЙНО-ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО ФАКТОРІВ ОБРАННЯ МОЛОДДЮ ПРОФЕСІЇ ЕКОНОМІСТА." Науковий вісник Ужгородського національного університету. Серія: Психологія, no. 3 (February 17, 2022): 119–24. http://dx.doi.org/10.32782/psy-visnyk/2021.3.23.
Full textСаннікова, Ольга, and Жень Чжун. "ОСОБЛИВОСТІ ЕКСПРЕСІЇ ОСІБ З РІЗНОЮ СХИЛЬНІСТЮ ДО АЛЕКСИТИМІЇ." Науковий часопис НПУ імені М. П. Драгоманова. Серія 12. Психологічні науки 12, no. 9(54) (February 27, 2020): 131–42. http://dx.doi.org/10.31392/npu-nc.series12.2020.9(54).12.
Full textM.V., Lysechko. "PSYCHOLOGICAL MECHANISMS OF THE CONNECTION BETWEEN EMOTIONAL AND VOLITIONAL SELF-REGULATION AND ROLE COMPETENCE OF STUDENTS." Scientic Bulletin of Kherson State University. Series Psychological Sciences, no. 2 (June 8, 2021): 77–90. http://dx.doi.org/10.32999/ksu2312-3206/2021-2-9.
Full textТерейковська, Л. "Метод нейромережевого розпізнавання емоцій по зображенню обличчя." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, no. 40 (September 24, 2020): 146–52. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-40-22.
Full textТерейковська, Л. "Метод нейромережевого аналізу клавіатурного почерку." КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, no. 37 (December 28, 2019): 53–59. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2019-37-8.
Full textIlarionov, Oleg, Anton Astakhov, Anna Krasovska, and Iryna Domanetska. "Intelligent module for recognizing emotions by voice." Advanced Information Technology, no. 1 (1) (2021): 46–52. http://dx.doi.org/10.17721/ait.2021.1.06.
Full textЄфімов, Г. М. "Технологія для моделювання і розпізнавання емоцій на обличчі людини." Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія "Фізико-математичні науки", Вип. 4 (2012): 107–9.
Find full textDissertations / Theses on the topic "Розпізнання емоцій"
Висовень, Богдан Петрович. "Система розпізнавання емоцій людини на основі нейронної мережі." Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34995.
Full textThe purpose of the thesis project is to explore information about the means of machine vision, methods and algorithms for recognizing emotions and human face in the image, to compare different neural network architectures and determine which is best suited for a particular system. Create a system that could use a neural network to recognize human emotions in an image. During the development of the program, an analysis of existing solutions was performed, algorithms for program implementation were also analyzed, neural network architectures were compared, and a convolutional neural network was found to be the best fit. There was also a general analysis in which areas of human life such a system can be used, and what are the problems in its development. The developed program performs recognition of human emotions in the image using a neural network, which allows you to use this system for various purposes. Thesis project contains: 64 articles, 23 figures, 2 tables, 15 references to the sources used.
Діденко, Данііл Юрійович. "Алгоритми розпізнавання емоцій за мовними сигналами." Master's thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/25470.
Full textThe thesis contains the main part on 38 sheets, 24 illustrations. The purpose of the dissertation is to analyze and simulate the algorithms for recognizing emotions by speech signals. The object of research is the algorithms of emotion recognition. The subject of the study is the recognition of emotions by the speech signal. The result of the work is: Research of the principles of the algorithms of emotional recognition; Investigation of acoustic signs of a speech signal; Simulation and comparison of various algorithms for recognizing emotions by speech signal. Field of application: digital processing of acoustic signals.
Целью диссертации является анализ и моделирование алгоритмов распознавания эмоций по речевыми сигналам. Объектом исследования являются алгоритмы распознавания эмоций. Предметом исследования является распознавание эмоций по речевым сигналом. Результатом работы являются: Исследование принципов действия алгоритмов распознавания эмоций; Исследование акустических признаков речевого сигнала; Моделирование и сравнения различных алгоритмов распознавания эмоций по речевым сигналом. Область применения: цифровая обработка акустических сигналов.
Герасименко, Юлія Костянтинівна. "Автоматичне розпізнавання музичних емоцій та тем з використанням алгоритмів машинного навчання." Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/42895.
Full textIn this project for a Bachelor's Degree, the system for automatic recognition of musical emotions and themes using machine learning algorithms is realized. The algorithm for the problem of classification of musical information is reduced to the usage of a solution for the image classification. The software product makes it possible to get the probability and value of the founded tag – an emotion or a theme using the spectrogram image for that, due to its ability to capture important characteristics of musical information. The software product was realized in Python using the machine learning library - Tensorflow.
Іващенко, Сергій Олександрович. "Моделювання ознак зображення для задач розпізнавання." Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9335.
Full textДомарецький, Максим Володимирович, and Maksim Domaretskiy. "Комп'ютеризована система для визначення емоційного стану людини на основі відеоаналізу обличчя." Bachelor's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35345.
Full textThe qualification work deals with the development of a system that allows to recognize the basic emotions of students in order to monitor their emotional attitude to the material being taught. The analysis of existing methods and systems of emotion recognition is carried out, the most effective method and algorithm of emotion recognition is substantiated. The system was created written in the Python 3.6 programming language using the Django framework. The system is a web application that allows users to determine the emotional attitude of the listeners present in the video to the material taught to users from the downloaded videos of lectures and presentations. The developed system was tested on real data to determine the emotional state of students. The obtained practical results allow us to assert the effectiveness of using development to recognize basic human emotions.
Перелік умовних позначень, символів, одиниць скорочень і термінів... 5 Вступ...9 Розділ 1 Теоретична частина...11 1.1 Огляд систем розпізнавання емоцій ...11 1.1.1 Affectiva SDK & API ...11 1.1.2 FaceReader Noldus Information Technology ...12 1.1.3 Microsoft Cognitive Services Emotion API ...15 1.2 Огляд методів розпізнавання емоцій ...16 Розділ 2. Проектно-практична частина...23 2.1 Ефективність методів розпізнавання емоцій ...23 2.1.1 Чисельні метрики якості ...23 2.1.2 Порівняння моделей розпізнавання емоцій за допомогою чисельних метрик якості ...26 2.2 Реалізація системи розпізнавання емоцій ...27 2.2.1 Використовувані технології ...27 2.2.2 Опис системи ...28 2.2.3 Сутності системи ...29 2.2.4 Додавання відеоматеріалів для розпізнавання емоцій ....32 2.2.5 Реалізація модуля виявлення осіб...33 2.2.6 Реалізація модуля розпізнавання емоцій ...34 2.2.7 Реалізація модуля обробки результатів розпізнавання ...35 Розділ 3 Апробація систеи розпізнавання емоцій...38 3.1 Визначення точності розпізнавання емоцій ...38 3.2 Апробація роботи системи на реальних даних ...40 Розділ 4 Безпека життєдіяльності, основи охорони праці ... 434.1 Вимоги ергономіки до організації робочого місця оператора ПК ...434.2 Заходи захисту від випромінювань оптичного діапазону...46 ВИСНОВКИ ....48 Список використаних джерел...49 Додатки Додаток А. Технічне завдання
Третяк, Ігор Олегович. "Розробка системи комп'ютерного зору для розпізнавання емоцій." Магістерська робота, 2020. https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/1658.
Full textUA : Робота викладена на 52 сторінках друкованого тексту, містить 15 рисунків, 8 джерел, 1 додаток. Об’єкт дослідження: сучасні системи комп'ютерного зору. Мета роботи: розробка системи комп’ютерного зору для розпізнавання емоцій. Метод дослідження: аналітичний. У роботі досліджуються сучасні системи комп'ютерного зору. Розглядаються різні засоби та технології для вирішення проблеми виявлення та класифікації об’єкту на зображенні, запропоноване рішення на основі якого розробляється дизайн системи. В роботі представлено детальний огляд технологій і засобів для виявлення та класифікації об’єктів на зображенні.
EN : The work is presented on 52 pages of printed text, 15 images, 1 table, 8 sources, 1 supplement. The object of the study is modern computer vision systems. The aim of the study is design of computer vision system for emotion recognation. The method of research is analytical. In the work modern systems of computer vision are investigated. Various tools and technologies are being considered to solve the problem of detecting and classifying an object in an image, and a solution is proposed to design the system. The paper provides a detailed overview of technologies and tools for identifying and classifying objects in an image.
Бублик, Анна Олександрівна. "Нейромережна система аналізу та розпізнавання емоцій на обличчі." Магістерська робота, 2020. https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/4741.
Full textUA : Мета роботи полягає у дослідженні та вивченні методів розпізнавання обличчя людини та підходів до аналізу емоцій людини,порівняння їх особ-ливостей, перевірка можливостей застосування і створення нейромережної системи для розпізнавання емоцій людини в режимі реального часу.Досліджено методи і конкуруючі сучасні системи розпізнавання емоцій з обличчя людини, їх проблематикуі можливості розробки і використання системи. Порівняно методи виділення обличчя людини і методи розпізнаван-ня емоцій людини. Спроектовано та реалізовано згорткову нейронну мережу на мові програмування Python.Створено веб-застосунок, що дозволяє розпі-знавати емоції на обличчі людини в режимі реального часу завдяки створеній нейронній мережі.
EN : The aim of the research is to study the methods of human face recognition and approaches to the analysis of human emotions, comparing their features, testing the application and creating a neural network system for recognizing human emotions in real time..Methods and competing modern systems of emotions recognition from the personfacial expressions, their problems and possibilities of development and use of system are investigated. The methods of detectinga person's face and methods of recognizing human emotions are compared. A convolutional neural network in the Python programming language was designed and implemented. Created a web application that allows userto recognize emotions in real time due tothe created neural network.
Помазан, В. "Аналіз технологій ідентифікації, розпізнавання та оброблення емоцій людини на зображеннях." Thesis, 2022. https://openarchive.nure.ua/handle/document/20293.
Full text