Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/275593Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Гаврилин, А. Н. | |
| dc.contributor.author | Лобанков, А. А. | |
| dc.date.accessioned | 2022-02-15T11:48:30Z | - |
| dc.date.available | 2022-02-15T11:48:30Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.citation | Цифровая трансформация – шаг в будущее : материалы II Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых, посвящ. 100-летию Белорус. гос. ун-та, Минск, 27 окт. 2021 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: И. А. Карачун (гл. ред.), Б. Н. Паньшин, А. А. Королёва. – Минск : БГУ, 2021. – С. 85-87. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-238-6 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/275593 | - |
| dc.description.abstract | Поскольку количество аудио и видео информации в мире с каждым годом растёт, поэтому требуется новые алгоритмы её обработки. По этой причине проблема распознавания эмоций в наш век остается достаточно актуальной. Существует три основных метода классификации эмоций: классическая оценка лица с изображения, оценка изображения с применением глубокого обучения, или оценка речи. Ведь распознавание эмоций студентов на лекции поможет понять их вовлеченность в учебный процесс и соответственно изменить подход обучения в лучшую сторону или оценка состояния человека по голосу может спасательным службам успокоить его. В статье приведен сравнительный анализ основных алгоритмов распознавания эмоций, выделены достоинства и недостатки каждого алгоритма | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Сравнительный анализ методов распознавания эмоций | |
| dc.title.alternative | Comparative analysis of emotion recognition methods / A. N. Gavrilin, A. A. Lobankov | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.description.alternative | Since the amount of audio and video information in the world is growing every year, therefore, new algorithms for its processing are required. For this reason, the problem of recognizing emotions in our century remains quite relevant. There are three main methods for classifying emotions: classical face-from-image evaluation, deep-learning image evaluation, or speech evaluation. After all, recognizing the emotions of students at a lecture will help to understand their involvement in the educational process and accordingly change the approach of teaching for the better, or the assessment of a person's condition by voice can help rescue services reassure him. The article provides a comparative analysis of the main algorithms for recognizing emotions, highlighting the advantages and disadvantages of each algorithm | |
| Располагается в коллекциях: | 2021. Цифровая трансформация – шаг в будущее | |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.