Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids maģistra akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Intelektuālas robotizētas sistēmas
Nosaukums Mašīnmācīšanās izmantošana emociju mikro-izteiksmju noteikšanai
Nosaukums angļu valodā Use of Machine Learning to Determine Micro-Expressions of Emotions in Videos
Struktūrvienība 12300 Lietišķo datorsistēmu institūts
Darba vadītājs Agris Ņikitenko
Recenzents V.Osadčuks, LLU asoc.profesors
Anotācija Šajā pētījumā tiek izstrādāts dziļā mākslīgā neironu tīkla modelis emociju noteikšanai izmantojot multi-modālus audio-video datus. Pētījumā tiek veikta publiski pieejamo datu kopu priekšapstrāde un dažādu datu kopu filtrēšanas metožu ietekme uz modeļa precizitāti Tika noskaidrots, ka personas identitāte, kas ir sastopama datos ir svarīgs faktors, ko jāņem vērā veicot modeļa apmācību. Novēršot gadījumu, kur kāda persona ir vienlaicīgi sastopama treniņa un testa kopās, modeļa precizitāte tiek būtiski ietekmēta, kas liecina par modeļa pārmācīšanos. Tika pētīta iepriekš trenēta kodētāja ietekme uz modeļa precizitāti izmantojot dažādas kodēšanas arhitektūras, kas trenētas uz statiskām publiski pieejamām datu kopām. Tiek veiks eksperiments dažādām segmentācijas metodēm informācijas samazināšanas nolūkiem. Darba pamattekstā ir 70 lappuses, 34 attēli, 13 tabulas un 118 informācijas avoti.
Atslēgas vārdi DZIĻIE MĀKSLĪGIE NEIRONU TĪKLI, MAŠĪNAPMĀCĪBA, EMOCIJU NOTEIKŠANA, AUTO-KODĒŠANAS MODEĻI, DATU PRIEKŠAPSTRĀDE
Atslēgas vārdi angļu valodā DEEP ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, MACHINE LEARNING, EMOTION CLASSIFICATION, AUTO-ENCODER MODELS, DATA PRE-PROCESSING
Valoda lv
Gads 2021
Darba augšupielādes datums un laiks 31.05.2021 12:57:30