| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
Multimodālos datos balstītu emociju prognozēšanas pieeju izpēte |
| Title in English |
Research on Emotion Prediction Approaches Based on Multimodal Data |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Sintija Petroviča-Kļaviņa |
| Reviewer |
Ksenija Lāce |
| Abstract |
Bakalaura darba tips: moderno risinājumu izpēte. Bakalaura darba mērķis ir izpētīt un salīdzināt emociju prognozēšanas pieejas, balstoties uz multimodāliem datiem, un sniegt rekomendācijas pieeju pielietojumam. Mērķa sasniegšanai tika izpētīti emociju izpausmes veidi, kas ietver sejas izteiksmes, ķermeņa valodu un žestus, balss intonācijas un dabiskās valodas galvenos aspektus. Tas sniedz izpratni par modalitātes savstarpējām attiecībām un to papildināšanas iespējām, radot plašāku un dziļāku emociju izpratni. Raksturoti emociju modeļi, veikta multimodālās emociju atpazīšanas tehnoloģijas izpēte. Sniegta pamata informācija par emociju atpazīšanas sistēmas izveidi, kas ietver multimodālos emociju atpazīšanas sensorus, datu kopas un multimodālo emociju atpazīšanas procesu, tostarp datu apstrādi, iezīmju ieguvi, klasifikāciju un emociju atpazīšanu. Izanalizēti un apkopoti esošie pētījumi par emociju atpazīšanu no multimodāliem datiem. Veikta uz dziļo neironu tīklu balstītu multimodālo emociju atpazīšanas pieeju pārbaude, salīdzinošā analīze un novērtējums. Rezultātā multimodāla emociju atpazīšanas metode, kuras pamatā ir divdimensiju konvolucionālais neironu tīkls un ilgtermiņa īstermiņa atmiņa, sasniedza augstāko kopējo precizitāti, salīdzinot ar metodēm, kuru pamatā ir konvolucionālais neironu tīkls un dziļais neironu tīkls. Pamatojoties uz iegūtajiem rezultātiem, tiek sniegti ieteikumi metožu pielietošanai.
Bakalaura darbs sastāv no 75 lapaspusēm, 18 attēliem, 12 tabulām un 84 izmantotiem informācijas avotiem. |
| Keywords |
multimodālā emociju atpazīšana, dziļās mācīšanās metodes, neironu tīkli, emociju modeļi |
| Keywords in English |
multimodal emotion recognition, deep learning methods, neural networks, emotion models |
| Language |
lv |
| Year |
2024 |
| Date and time of uploading |
28.05.2024 21:55:02 |
