Emotion recognition using machine learning
Pathania, Daraab |
Šis darbo tikslas yra sudaryti metodologiją veido emocijoms atpažinti naudojant mašininio mokymosi algoritmus. Darbe buvo naudojami skirtingi vaizdo įrašai, kuriuose dalyvių buvo prašoma parodyti tam tikras emocijas kontroliuojamoje aplinkoje. Šie vaizdo įrašai buvo konvertuoti į kadrus per sekundę, kadrai buvo sugrupuoti ir vėliau naudojami konvoliuciniams neuroniniams tinklams (KNN) apmokyti ir ištestuoti. Buvo sudaryti keturi KNN modeliai su skirtingais parametrais, pasiektas 100% tikslumas naudojant mokymo ir testavimo duomenų rinkinius. Aukščiausias tikslumas pasiektas naudojant KNN modelį su devyniais paslėptais sluoksniais, iš kurių trys buvo konvoliuciniai sluoksniai su filtro dydžiu 34 x 34, trimis maksimalaus talpinimo sluoksniais, vienas lyginimo sluoksnis ir du pilnai sujungti sluoksniai kur vienas tankus sluoksnis, kurio dydis yra 256 neuronai, o kitas buvo 2 geriausiai atliktas 100% tikslumu mokymo ir testavimo duomenų rinkiniams. Šiame darbe aprašyti modeliai bus toliau naudojami tolimesniame projekto etape nejaučiamoms emocijoms aptikti.
This thesis paper aimed to find a suitable method to recognise facial emotions using machine learning algorithms. A set of different videos in which participants were asked to show certain emotions in a controlled environment were used for this paper. These videos were converted into frames per second, and then these frames were clustered together and later used in the training and testing of different CNN models. We used CNN model to tackle the problem of recognising emotion. We tested four models with different parameters and managed to achieve 100% accuracy with training and testing datasets. CNN model with nine hidden layers where three were convolutional layers with the filter size of 34 x 34, with three max-pooling layers and one flattening layer with a two dense layer where one dense layer with the size of 256 neurons and the other was 2 performed the best with 100% accuracy for both training and testing datasets. The methods described in this paper and the model will be further used for a different project that would be to detect Unfelt Emotions.