Добірка наукової літератури з теми "Розпізнання емоцій"

У статті здійснено узагальнення й систематизацію сучасних підходів до проблеми спілкування, міжособистісного спілкування та подолання комунікативних бар’єрів у студентів. Визначено, що міжособистісне спілкування здійснюється за допомогою невербальних та вербальних впливів, спрямоване на утворення більш тісних психологічних зв’язків між учасниками. Виокремлено його функції: установлення нових контактів, досягнення порозуміння між партнерами по спілкуванню, вплив на емоційні стани партнера, покращення організації спільної діяльності. Розкрито поняття, сутність, особливості, причини виникнення та шляхи попередження і подолання комунікативних бар’єрів. Визначено, що комунікативні бар’єри у спілкуванні можуть виникати через сукупність різних соціальних та психологічних факторів. Запропоновано їх класифікацію та окреслені шляхи їх ефективного подолання у процесі соціально-психологічного тренінгу, що передбачає знайомство з учасниками, створення сприятливих умов для роботи групи, вироблення правил групової діяльності; роботу з емоційною складовою комунікативного процесу, набуття навичок розпізнання та прояву емоцій; зі стратегіями захисту у процесі спілкування, уміння їх розпізнати, виявлення їх впливу на появу перешкод у комунікації; із комунікативною толерантністю, визначенням її важливості у подоланні комунікативних бар’єрів, оволодіння навичками комунікативної толерантності.

У статті на основі здійсненого теоретичного аналізу розкрито сутність феномену емоційного інтелекту як особливого конструкта та здатності особистості. Приділено увагу вітчизняним та зарубіжним концепціям у розумінні емоційного інтелекту, їх спільним та відмінним позиціям стосовно його структури та ґенези розвитку. Доведено, що термін «емоційний інтелект» розглядається як здатність до розпізнання, розуміння емоцій і управління ними; служить для визначення сукупності здібностей, знань та вмінь, пов’язаних з регуляцією емоційної сфери особистості, необхідних для успішної соціалізації та комунікації. Схарактеризовано дві форми репрезентації поняття «емоційний інтелект»: міжособистісний емоційний інтелект (спроможність людини розуміти інших людей, усвідомлювати мотиви їхньої діяльності, ставлення їх до роботи, вирішувати, як краще співпрацювати з цими людьми) та внутрішньоособистісний емоційний інтелект (властивість людини, спрямована на себе: спроможність формувати точну адекватну модель власного «я» та використовувати цю модель, щоб ефективно функціонувати у житті). Обґрунтовано доцільність розглядати емоційний інтелект як інтегральну властивість особистості, що забезпечує здатність розуміти емоції та управляти ними через когнітивну обробку емоційної інформації. Зроблено висновок, що емоційний інтелект як наскрізне уміння учня Нової української школи знайшло своє обґрунтування у наукових дослідженнях з психології, але є практично недослідженим у педагогічній теорії та практиці.

Статтю присвячено розкриттю особливостей антропософськи-орієнтованого підходу до подолання освітніх бар’єрів, який реалізовано в європейській програмі New Adult Learning Movement (NALM) – Рух за оновлення освіти дорослих. З’ясовано, що в освіті дорослого виявляються три основні рівноправні бар’єри, над якими необхідно працювати, надаючи дорослому учневі конкретну допомогу в їх подоланні, а саме: бар’єри в людському мисленні, бар’єри в почуттях та емоціях, бар’єри у вольовій діяльності. Це відповідає цілісності психічної структури особистості, внутрішнє життя якої характеризується інтелектуальними й афективними процесами, а також вольовою активністю, пронизаною свідомістю. Наголошено на важливості розпізнання людиною своїх бар’єрів, що є першим кроком у пізнанні, самопізнанні й саморозвитку. Установлено, що подолання бар’єрів у мисленні передбачає: у людини повинно бути бажання запитувати, досліджувати дійсність, а не пасивно приймати знання та готові відповіді; той, хто навчається, має відмовитися від моделі реальності, проте сама реальність повинна відкритися людині; людині необхідно навчитися спостерігати навколишню дійсність, а також розрізняти те, що вона знає, та те, що розуміє. Робота з бар’єрами в галузі емоцій і почуттів потребує стриманості, володіння собою, внутрішнього спокою, завдяки чому особистості відкривається зовнішній світ. Найбільш ефективними шляхами формування вольової активності людини є заняття різноманітними видами мистецтва, робота у групі та проєктна діяльність, а також особлива структура самого навчального процесу, що має сприятливий вплив на волю дорослого учня. Схарактеризовано сукупність вправ внутрішнього характеру, що використовуються в антропософській освітній практиці, допомагають людині оволодіти ходом своїх думок, взяти під контроль свої емоції й почуття, вольові імпульси та тим самим сприяють подоланню освітніх бар’єрів. Відзначено, що використання антропософськи-орієнтованого підходу до подолання бар’єрів в освіті дорослих відкриває перспективи для поліпшення професійної, післядипломної, неформальної та інформальної освіти дорослих учнів.

У статті представлено узагальнені результати дослідження різних категорій обстежуваних за професійною спрямованість економіст. За комплексом інформаційних методик установлено особливості обрання професії на мотиваційному і професійно-інтелектуальному рівнях. Попередній аналіз отриманих даних дав змогу виокремити за цими показниками найбільш суттєві й вагомі кореляційні зв’язки та факторні навантаження. Це дає підстави стверджувати про необхідність використання показників для діагностики детермінант обрання професії економіста за такими методиками, як «Мотиви обрання професії» В. Семиченко; «Визначення взаємозв’язку типу особистості зі сферою професійної діяльності» Дж. Холланда й «Емоційного інтелекту» Н. Холла. Обстеженню підлягали першокурсники, бакалаври, магістри й експерти за економічним спрямуванням. Установлено загальні закономірності й особливості, які притаманні кожній окремій групі обстежуваних. Доведено, що більшість показників мотиваційної, професійно-інтелектуальної сфер обстежуваних суттєво змінювалися в професіогенезі в бік зростання від низьких і середніх у першокурсників до переважно середніх у бакалаврів і до середніх і переважно високих у магістрів і високих в експертів. Такі результати свідчать про адекватне обрання професії економіста більшістю обстежуваних. Визначено особливості детермінант обрання професії економіста, які виявляються в суттєвому впливі внутрішніх індивідуально й соціально значущих мотивах, разом із зовнішніми позитивними мотивами; на професійно інтелектуальному рівні істотним виявився емоційний інтелект: емоційна обізнаність, самомотивація, розпізнання емоцій інших людей та управління своїми емоціями, а також такі важливі зв’язки особистості зі сферою професійної діяльності економіста як конвенціональний, інтелектуальний, реалістичний, заповзятливий.

Статтю присвячено проблемі розпізнавання власних емоційних переживань та їх зовнішніх виразів. Схильність особистості до розпізнавання емоцій через сприйняття експресії розглядається як усталена, багатокомпонентна, інтегральна властивість, що забезпечує точність, адекватність розуміння своїх емоційних переживань і переживань іншого. Актуальність розробки проблеми пов’язана з дефіцитом соціальних зв’язків, відсутністю досвіду в розпізнаванні емоцій, особливо в ситуації розвитку Інтернет-Комунікацій, що призводить до редукції емоційної лексики сучасної людини. Процес соціальної адаптації неможливий без здатності особистості розуміти та диференціювати емоції. Це спричинює необхідність вивчення здатності особистості до адекватного визначення власних емоційних станів і розуміння власного експресивного репертуару. Дослідження ґрунтується на припущенні, що труднощі розпізнавання власних емоцій та їх експресивних виявів можуть бути пов’язані з різною схильністю особистості до алекситимії. Алекситимія розглядається як нездатність сприймати, відчувати і називати словом (lexis) свої почуття, свої емоції (thymos).Мета роботи полягає у дослідження здатності до розуміння та розпізнавання власних експресивних проявів емоцій в осіб, котрі різняться схильністю до алекситимії. Розкрито поняття алекситимії як чинника розуміння емоцій; вивчено співвідношення між показниками означених змінних; виявлено осіб, схильних і не схильних до алекситимії, та визначено й порівняно особливості їх експресії. Емпірично встановлена наявність значимого від’ємного зв’язку між показниками виразної експресії та алекситимії.Показано, що тенденція до збільшення рівня алекситимії гальмує здатність особистості до експресивних проявів власних емоційних переживань, а прояви успішного розпізнавання власної експресії демонструють особи, котрі не виявили схильності до алекситимії.Доведено, що схильність до алекситимії є одним із психологічних чинників здатності особистості не тільки розуміти власні емоції, а й здатності ідентифікувати і використовувати власний експресивний репертуар, його можливості та ресурси.

The aim of the study is to determine the psychological mechanisms of the connection between emotional and volitional self-regulation and role competence of students.Methods. Analysis of average data and correlation (by Spearman’s rank correlation method) between scales of 5 methods of research: 1) study of features and levels of development of role competence of students was carried out with use of “Questionnaire of role competence” by P. Gornostay; 2) to clarify the features of emotional-volitional regulation of role behavior, the level of emotional intelligence and its parameters such as: awareness of emotions, the ability to recognize emotions, self-motivation, empathy and emotion control were used: “Methods of diagnosing emotional intelligence” N. Hall, adapted by E. Ilyin and test-questionnaire “Study of volitional self-regulation” (A. Zverkov and E. Eidman); 3) “Methods of diagnosing the level of reflexivity” by A. Karpov was used by us to determine the level of development of the mechanism of reflection.Results. The study found that students in higher education have developed role competence at the secondary level. They have a low level of development of the integrative indicator of emotional intelligence; low level of development of ability to control one’s emotions and self-motivation, average level of development of emotional awareness and empathy, ability to recognize emotions of other people. The average general level of volitional regulation and such volitional qualities as persistence and self-control were revealed; medium and high levels of development of reflection.It is determined that the higher the level of emotional and volitional self-regulation, the higher the level of role competence. It is established that the positive factors in the formation of role competence of students of psychological and pedagogical specialties are: emotional intelligence (emotional awareness, self-motivation, emotional identification, empathy) and reflection.Conclusions. The results of the research determine the goals and objectives aimed at developing emotional and volitional components of the structure of role competence of students, which will consist in the formation of emotional and volitional characteristics connect with role competence (ability to emotional and volitional regulation, empathy, reflectivity, volitional qualities).Key words: role competence, psychological mechanisms, emotional-volitional self-regulation, empathy, reflection, student. Мета статті полягає у вивченні психологічних механізмів взаємозв’язку емоційно-вольової саморе-гуляції та рольової компетентності студентів.Методи. Аналіз середніх даних і кореляція (методом рангової кореляції Спірмена) між шкалами 5 методик дослідження: 1) вивчення особливостей і рівнів розвитку рольової компетентності студентів здійснювалося із використанням «Опитувальника рольової компетентності» П. Горностая; 2) задля з’ясування особливостей емоційно-вольової регуляції рольової поведінки, рівня емоційного інтелекту та таких його параметрів, як обізнаність в емоціях, здатність до розпізнавання емоцій, самомотивація, емпатія й управління емоціями були застосовані: «Методика діагностики емоційного інтелекту» Н. Холла в адаптації Є. Ільїна та тест-опитувальник «Дослідження вольової саморегуляції» (А. Звєрькова та Є. Ейдмана); 3) «Методика діагностики рефлексивності» А. Карпова була використана нами з метою визначення рівня розвитку механізму рефлексії.Результати. З’ясовано, що у студентів закладу вищої освіти рольова компетентність розвинена на середньому рівні; вони мають низький рівень розвитку інтегративного показника емоційного інтелекту; низький рівень розвитку здатності до управління своїми емоціями та самомотивації, середній рівень розвитку емоційної обізнаності й емпатії, здатності до розпізнавання емоцій інших людей. Було виявлено середній загальний рівень вольової регуляції та таких вольових якостей, як наполегливість і самовладання; середній і високий рівні розвитку рефлексії.Визначено, що чим вищий рівень емоційно-вольової саморегуляції, тим вищий рівень рольової ком-петентності. Встановлено, що позитивними чинниками формування рольової компетентності студентів психолого-педагогічних спеціальностей є: емоційний інтелект (емоційна обізнаність, самомотивація, емоційна ідентифікація, емпатія) та рефлексія.Висновки. Pезультати дослідження дозволяють визначити цілі та завдання, спрямовані на розвиток емоційно-вольових компонентів структури рольової компетентності студентів, які полягатимуть у формуванні емоційно-вольових характеристик, пов’язаних із рольовою компетентністю (здатності до емоційно-вольової регуляції, емпатії, рефлективності; вольових якостей та ін.), що дозволить сту-дентам розвинути власну рольову компетентність і здатність здійснювати емоційно-вольовий контроль і саморегуляцію власної поведінки та діяльності.Ключові слова: рольова компетентність, психологічні механізми, емоційно-вольова саморегуляція, емпатія, рефлексія, студент.

Стаття присвячена вирішенню задачі вдосконалення нейромережевих засобів розпізнавання емоцій операторів інформаційно-управляючих систем на основі зображення обличчя. З’ясовано, що труднощі розробки таких засобів пов’язані з формуванням репрезентативної навчальної вибірки. Запропоновано нівелювати означені труднощі за рахунок застосування експертних знань. Розроблено метод нейромережевого розпізнавання емоцій по зображенню обличчя людини, який за рахунок запропонованого підходу до застосування продукційних правил для подання в нейронну мережу експертних знань, дозволяє підвищити оперативність розпізнавання та розширити множину видів складних емоцій, характеристики яких не представлені в статистичних даних. Проведені експериментальні дослідження показали, що використання розробленого методу дозволяє забезпечити помилку розпізнавання емоцій на рівні кращих сучасних систем подібного призначення.

Стаття присвячена питанням вдосконалення засобів розпізнавання емоцій і аутентифікації користувачів інформаційно-управляючих систем. Обґрунтовано можливість впровадження в засоби розпізнавання сучасних нейромережевих рішень на базі згорткових нейронних мереж. Розроблено метод нейромережевого аналізу клавіатурного почерку, який за рахунок запропонованих принципів адаптації і процедури кодування параметрів клавіатурного почерку, дозволяє впровадити в засоби розпізнавання згорткову нейронну мережу, архітектура якої адаптована до очікуваних умов використання. Проведені експериментальні дослідження показали, що використання розробленого методу дозволяє забезпечити помилку розпізнавання емоцій і особи користувача на рівні кращих сучасних систем розпізнавання.

Speech is the main way of communication for people, and people can receive not only semantic but also emotional information from speech. Recognition of emotions by voice is relevant to areas such as psychological care, security systems development, lie detection, customer relationship analysis, video game development. Because the recognition of emotions by a person is subjective, and therefore inexact and time consuming, there is a need to create software that could solve this problem. The article considers the state of the problem of recognizing human emotions by voice. Modern publications, the approaches used in them, namely models of emotions, data sets, methods of extraction of signs, classifiers are analyzed. It is determined that existing developments have an average accuracy of about 0.75. The general structure of the system of recognition of human emotions by voice is analyzed, the corresponding intellectual module is designed and developed. A Unified Modeling Language (UML) is used to create a component diagram and a class diagram. RAVDESS and TESS datasets were selected as datasets to diversify the training sample. A discrete model of emotions (joy, sadness, anger, disgust, fear, surprise, calm, neutral emotion), MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) method for extracting signs, convolutional neural network for classification were used. . The neural network was developed using the TensorFlow and Keras machine learning libraries. The spectrogram and graphs of the audio signal, as well as graphs of accuracy and recognition errors are constructed. As a result of the software implementation of the intelligent module for recognizing emotions by voice, the accuracy of validation has been increased to 0.8.

Мета дипломного проєкту дослідити відомості про засоби машинного зору, методи та алгоритми розпізнавання емоцій та обличчя людини на зображенні, порівняти різні архітектури нейромереж та визначити, яка найкраще підходить під визначену систему. Створити систему, яка б з допомогою нейромережі могла розпізнавати емоції людини на зображенні. Під час розробки програми було проведено аналіз існуючих рішень, також проаналізовані алгоритми для реалізації програми , було проведено порівняння архітектур нейронних мереж та знайдено, що найкраще підходить згорткова нейронна мережа. Також було в цілому проведено аналіз, в яких сферах життя людини може використовуватись така система, та які існують проблеми в її розробці. Розроблена програма виконує розпізнання емоцій людини на зображенні з використанням нейронної мережі, що дозволяє використовувати дану систему для різних цілей. Дипломний проєкт містить: 64 ст., 23 рис., 2 табл., 15 посилань на використаних джерел.
The 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.

Дисертація містить основну частину на 38 аркушах, 24 ілюстрації. Метою дисертації є аналіз та моделювання алгоритмів розпізнавання емоцій за мовленнєвими сигналами. Об’єктом дослідження є алгоритми розпізнавання емоцій. Предметом дослідження є розпізнавання емоцій за мовленнєвим сигналом. Результатом роботи є: Дослідження принципів дії алгоритмів розпізнавання емоцій; Дослідження акустичних ознак мовленнєвого сигналу; Моделювання та порівняння різних алгоритмів розпізнавання емоцій за мовленнєвим сигналом. Галузь застосування: цифрова обробка акустичних сигналів.
The 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.

У бакалаврському дипломному проєкті реалізовано програмну систему для автоматичного розпізнавання музичних емоцій та тем з використанням алгоритмів машинного навчання. Алгоритм для задачі класифікації музичної інформації зводиться до використання рішення для класифікації зображень. Програма дозволяє прорахувати вірогідність та значення знайденого тегу - емоції чи теми за зображенням спектрограми, завдяки її здатності закарбовувати важливі характеристики музичної інформації. Програмний продукт був створений на мові Python з використанням бібліотеки для машинного навчання - Tensorflow.
In 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.

Дипломна робота магістра присвячена створенню та дослідженню моделі мімічних проявів емоційного стану на обличчі людини, розробці інформаційної системи для розпізнавання мімічних проявів емоцій на обличчі людини.

Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи, що дозволяє розпізнавати базові емоцій студентів з метою моніторингу їх емоційного ставлення до матеріалу, який викладається. Проведено аналізу існуючих методів і систем розпізнавання емоцій, обґрунтовано максимально ефективний метод і алгоритм розпізнавання емоцій. Система створена написана на мові програмування Python 3.6 з використанням фреймворку Django. Система є веб-додатком, який дозволяє користувачам по завантажених відеозаписах лекції та презентації визначати емоційне ставлення присутніх на відеозаписі слухачів до матеріалу, який викладається користувачам. Розроблювана система була протестована на реальних даних для визначення емоційного стану студентів. Отримані практичні результати дозволяють стверджувати про ефективність використання розробки для розпізнавання базових емоцій людини.
The 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 І. О. Розробка системи комп'ютерного зору для розпізнавання емоцій : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 121 "Інженерія програмного забезпечення" / наук. керівник О. В. Кудін. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 52 с.
UA : 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 А. О. Нейромережна система розпізнавання емоцій на обличчі людини : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» / наук. керівник Ю. О. Лимаренко. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 108 c.
UA : 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.