| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Emociju atpazīšana no sirds ritma datiem |
| Nosaukums angļu valodā |
Emotion Recognition From Heart Rhythm Data |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Ēvalds Urtāns |
| Recenzents |
J.Bicāns, LDI zin.asistents |
| Anotācija |
Lai uzlabotu dažādu sistēmu saskarni, tās var pielāgot lietotāju vajadzībam, izmantojot zināšanas par personas emocionālo stāvokli. Eksistē vairāki emociju klasifikatori, kas izmanto vienu vai vairākus biometriskos parametrus, bet dati tajos ir ievākti ar nemobiliem vai dārgiem sensoriem, kas neļauj klasificēt emocijas lietotāju ikdienā. Viedpulksteņi un pulsa jostas ir plaši izplatītas tehnoloģijas, kas nodrošina precīzus sirdsdarbības mērījumus, pulsu un sirds starpsitienu intervālus, bet klasifikatori, kas izmanto tikai šos datus, ir ļoti maz.
Bakalaura darbā ietvaros tika izpētīti esošie klasifikatori, kas izmanto elektrokardiogrāfijas un fotopletizmogrāfijas datus. Ir analizētas un apstrādātas divas datu kopas, kā arī izstrādātas 3 dažādas dziļās mašīnmācības arhitektūras emociju klasifikācijai no sirds starpsitienu intervāliem. Divas no tām ir balstītas uz citu autoru darbu, bet trešā, uz konvolūcijām un Furjē transformācijām balstītā, nav iepriekš izmantota šīs problēmas risināšanā. Darba rezultātā tika izstrādāti klasifikatori, kas sniedz augstāku precizitāti uz divām publiskām datu kopām nekā citur tiek aprakstīts.
zstrādātā programma datu kopu apstrādei un programma mašīnmācības veikšanai ir ievietotas atvērtā koda platformā GitHub, un ir publiski pieejamas citu pētījumu veikšanai. Pētījuma testu izpildei tika izmantoti RTU HPC centra resursi.
Darba pamattekstā ir 85 lappuses, 42 attēli, 16 tabulas un 96 informācijas avoti. |
| Atslēgas vārdi |
DZIĻIE NEIRONU TĪKLI, MAŠĪNMĀCĪBA, EMOCIJU KLASIFICĒŠANA, ELEKTROKARDIOGRĀFIJA, SIRDS STARPSITIENU INTERVĀLI |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
DEEP NEURAL NETWORKS, MACHINE LEARNING, EMOTION CLASSIFICATION, ELECTROCARDIOGRAPHY, HEART INTERBEAT INTERVALS |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2021 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
31.05.2021 15:11:40 |
