• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Обучение распознаванию эмоций посредством мобильного приложения «ТРОПЭМО»
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
28 мая 2026 г.
«Мне нравятся самосбывающиеся пророчества»
Андрей Ворчик изучает счастье, читает научпоп-лекции и хочет, чтобы наука занималась в том числе общественными проблемами. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о том, как эмоции влияют на принятие решений, Бермудском треугольнике из ванной, холодильника и кровати и идеальной формуле образования.
28 мая 2026 г.
Карманные деньги, интерес и семья: что влияет на экономическую грамотность студентов
Экономическая грамотность студентов зависит не только от профильного образования, но и от интереса к экономике, учебной среды и финансовых практик в семье. Так, студенты, получавшие карманные деньги нерегулярно, в среднем лучше справляются с тестами по экономической грамотности, чем их сверстники с постоянной финансовой поддержкой. Это показало исследование НИУ ВШЭ на выборке более 1100 студентов из пяти российских университетов. Результаты работы опубликованы в журнале Cakrawala Pendidikan.
27 мая 2026 г.
Нейросетевое отображение как метод создания математических моделей
Ученые НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде и Белградского института физики (Сербия) совместно изучают возможности применения методов машинного обучения и использования нейросетей в исследованиях нелинейной динамики. О международном проекте «Вышке.Главное» рассказала его руководитель от ВШЭ, ведущий научный сотрудник Лаборатории топологических методов в динамике факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Наталия Станкевич.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Обучение распознаванию эмоций посредством мобильного приложения «ТРОПЭМО»

Нижегородский психологический альманах. 2024. № 2.
Шадрина Е. В., Мохова В. О., Загоскин В. А., Пестова Е. В.

В статье рассмотрена задача обучения распознаванию эмоций по фотографиям. Был осуществлен обзор и анализ отечественных и зарубежных работ ученых, занимающихся проблемой эмоционального интеллекта. Рассмотрены его формирование, влияние на деятельность человека и существующие варианты его структуры, а также выделены общие черты в понимании эмоционального интеллекта. Эмоциональный интеллект понимается как система умственных способностей, позволяющая идентифицировать, управлять своими эмоциями и окружающих, определять причины возникших эмоций, их последствия. Для определения эмоций была использована концепция П. Экмана. Выполнен обзор существующих подходов, описан опыт создания обучающего приложения «Тропэмо» для широкого круга пользователей. Алгоритм распознавания эмоций реализован в среде Qt и протестирован на двух базах изображений, а также в режиме реального времени, показав качество распознавания эмоций около 75%. Алгоритм предназначен для использования в составе интернет-приложений.

Научное направление: Компьютерные науки Психология Социальные науки
Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: базовые эмоцииDeep Convolutional Neural Networksадаптивные нейронные сетиавтоматическое машинное обучениеbasic emotions
Похожие публикации
XII Международный Форум Ассоциации Когнитивно-Поведенческой Психотерапии CBTFORUM: сборник научных статей.
СПб.: Международный институт развития когнитивно-поведенческой терапии, 2026.
Сборник научных статей посвящен актуальным проблемам и современным направлениям развития когнитивно-поведенческой терапии в клинической психологии, психотерапии, коучинге и смежных областях. ...
Добавлено: 31 мая 2026 г.
Почему растущие доходы не делают людей счастливее: эмоциональное объяснение парадокса Истерлина (Why Growing Incomes Do Not Make People Happier: an Emotional Explanation of the Easterlin Paradox)
Ворчик А. Д., / SSRN. Серия Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2026.
Эта работа посвящена теоретическому объяснению парадокса Истерлина, согласно которому долгосрочный экономический рост не приводит к росту среднего уровня счастья людей. Под счастьем мы понимаем интенсивность эмоций, которые люди испытывают, когда сравнивают свой новый доход с ожидаемым либо целевой - с изначальным. В первом случае мы имеем дело с реактивным подходом к росту, тогда как во втором ...
Добавлено: 31 мая 2026 г.
The recognition-by-components method
Мыльников Л. А., Slivnitsin P., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Методическая концепция развития навыков саморегуляции у студентов-музыкантов в классе вокала
Ван Г., Торопова А. В., Музыкальное искусство и образование 2025 Т. 13 № 4 С. 73–91
В современной вокальной педагогике существует комплекс методических проблем, который охватывает не только поиск путей совершенствования технических навыков владения голосом для реализации художественного замысла, но и формирование у будущих певцов способностей к самоконтролю и саморегуляции своего состояния и всего процесса творческой деятельности. Успешный артист не может обойтись без умения грамотно управлять своим физическим состоянием, психологическим равновесием, ...
Добавлено: 29 мая 2026 г.
ИССЛЕДОВАНИЕ АССОЦИАЦИИ ГЕНЕТИЧЕСКИХ ВАРИАНТОВ С РАЗВИТИЕМ МУЗЫКАЛЬНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ ЧЕЛОВЕКА
Kazantseva A. V., A.V. Toropova, Khusnutdinova E. K. и др., ВАВИЛОВСКИЙ ЖУРНАЛ ГЕНЕТИКИ И СЕЛЕКЦИИ, Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук» (ИЦиГ СО РАН) (Новосибирск) 2025 Vol. 30 No. 3 P. 470–481
Формирование музыкальных способностей, включающих абсолютный слух, музыкальную память, чувство ритма, музыкальность, в значительной степени определяется наследственной составляющей (до 68 %). Проведенные к настоящему времени работы с использованием полногеномного анализа сцепления и ассоциаций с музыкальной одаренностью позволили выявить более 100 генетических локусов. В этот спектр входят гены транскрипционных факторов, регуляции нейрогенеза и синаптической пластичности; гены, закрепленные ...
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Brain-Computer Interfaces for Gait Rehabilitation After Stroke A Scoping Review
Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Sweet-taste liking is associated with preference for less risky and immediate rewards in economic decision-making
Давидович А. С., Шестакова А. Н., Арзуманян Н. Г. и др., Frontiers in Psychology 2026 Vol. 17 - 2026 P. 1–18
Добавлено: 27 мая 2026 г.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ (ICCT-2024)
М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024.
В сборник вошли материалы VIII Международной научной конференции «Информационные технологии и технические средства управления» (ICCT-2024). На конференции были рассмотрены вопросы, касающиеся перспектив развития научного приборостроения в телекоммуникационных и управляющих системах, биомедицинской информатики, аппаратного и программного обеспечения информационнокоммуникационных систем, надежности, диагностики и неразрушающего контроля, систем управления и автоматизации, цифровых экосистем, управления производством и логистикой, методов математического ...
Добавлено: 27 мая 2026 г.
Non-linear in-band interference cancellation on base of conjugate gradients method
Degtyarev A., Bakhurin S., Юдин Н. Е., DSPA 2026 P. 1–6
Добавлено: 26 мая 2026 г.
28th European Conference on Artificial Intelligence, 25-30 October 2025, Bologna, Italy – Including 14th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2025)
IOS Press, 2025.
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Heritability of Functional Literacy: Evidence from a Classical Twin Design
Колачев Н. И., Kovaleva G., Behavior Genetics 2026
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Comparative Study of Training Methods and Architectures of Echo State Networks
Андросов И. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3 P. 87–114
В работе рассматриваются сети эхо-состояний (Echo State Network, ESN), которые являются одними из самых распространенных способов реализации резервуарных вычислений. Они состоят из рекуррентной нейронной сети, веса которой выбираются один раз и не обучаются, и выходного, обычно линейного, обучаемого слоя. Такой подход позволяет создавать энергоэффективные и быстрые нейронные сети, способные обучаться в режиме реального времени. Но ...
Добавлено: 26 мая 2026 г.
How virtual urban green spaces influence stress and risk-taking
Dorri Sedeh S., Kosonogov V., Kerimova N. и др., Frontiers in Psychology 2026 Vol. 17 Article 1710257
Добавлено: 25 мая 2026 г.
Novelty, Category and Orientation Tuning for Printed Characters: A Magnetoencephalography Study with Fast Periodic Visual Stimulation
Kochetkova Ekaterina, Kostanian D., Мартынова О. В. и др., Brain Topography 2026 Vol. 39 No. 4 Article 51
Добавлено: 24 мая 2026 г.
Рефакторинг исходного кода на основе LLM и расширения UML
Караваева Е. А., Кулигин Л. А., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94
В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...
Добавлено: 24 мая 2026 г.
Coping with AI errors with provable guarantees
Tyukin I., Тюкина Т. А., van Helden D. P. и др., Information Sciences 2024 Vol. 678 Article 120856
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Overcoming the Curse of Dimensionality with Synolitic AI
Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Психоакустические основы воздействия музыки на человека
Казанцева Г. Н., Двойникова А. А., Наука об искусстве в XXI веке: Материалы V Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых 2017 С. 215–222
В статье рассматриваются закономерности позитивного и негативного воздействия на человека звуков и музыки в целом. Раскрываются основные закономерности психоакустики и особенности ее применения в целях музыкальной терапии ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Ретрибутивные эмоции и ретрибутивные интуиции
Фауль Б. В., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2025 Т. 7 № 4 С. 174 – 197
Статья посвящена одной из ключевых проблем морального обоснования в нормативной этике - соотношению эмоций и ретрибутивных моральных суждений. Ретрибутивизм утверждает, что существуют нормативные основания для поощрения или наказания индивидов на основании заслуженности, независимо от последствий. Распространённое возражение против этой позиции заключается в том, что такие убеждения основаны на ретрибутивных эмоциях, которые считаются ненадёжным фундаментом для ...
Добавлено: 27 января 2026 г.
Как мозг воспринимает искусство: от нейробиологии корковых и подкорковых структур к эстетике будущего / How the Brain Perceives Art: From the Neurobiology of Cortical and Subcortical Structures to the Aesthetics of the Future
Альшанская Е. И., В кн.: Психология творчества: традиции, инновации, перспективы. Материалы Международной научной конференции, посвященной 105-летию со дня рождения Я. А. Пономарёва.: М.: Институт психологии РАН, 2025. С. 540–543.
Современная нейроэстетика изучает комплексное воз‑ действие искусства на все органы чувств и взаимодействие корковых и подкорковых структур, участвующих в его вос‑ приятии. Нейрофизиологические механизмы эстетической оценки оказываются применимыми как к классическому, так и к современному искусству, позволяя объяснить за‑ кономерности восприятия и эмоциональной реакции. Особое внимание уделяется бессознательной эмоциональ‑ ной реакции, жанровым различиям и влиянию ...
Добавлено: 7 ноября 2025 г.
Программное обеспечение для автоматизации исследований в области материаловедения
Дудников Д. О., Коннов Э. А., Огурцов Н. А., Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика 2025 Т. 2025 № 2 С. 69–75
Представлены современные подходы к автоматизации анализа микроструктуры металлических материалов, направленные на повышение точности и эффективности исследований. Описана разработка программного обеспечения для идентификации и классификации зерен в металлах, что является ключевым аспектом в изучении их структуры и прогнозировании механических свойств. Программа включает модули для частично автоматизированной обработки изображений, анализа характеристик зерен, визуализации результатов и интеграции с ...
Добавлено: 15 мая 2025 г.
Examining Emotional Reactions to Varied Stimuli Through Subjective Assessment Methods
Корякина М. М., Луков М., Барцева К. и др., , in: 2024 Sixth International Conference Neurotechnologies and Neurointerfaces (CNN).: IEEE, 2024. P. 70–73.
Добавлено: 10 октября 2024 г.
Pupillometry and autonomic nervous system responses to cognitive load and false feedback: an unsupervised machine learning approach
Evgeniia I. Alshanskaia, Portnova G., Liaukovich K. и др., Frontiers in Neuroscience 2024 Vol. 18 Article 1445697
Добавлено: 2 сентября 2024 г.
Нейросетевое обучение метрик: сравнение функций потерь
Дьяконов А. Г., Васильев Р. Л., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2023 Т. 514 № 2 С. 60–71
Представлен обзор методов обучения метрик с помощью глубоких нейронных сетей. Эти методы появились в последние годы, но сравнивались лишь с предшественниками, используя для обучения представлений (на которых вычисляется метрика) нейронные сети устаревших на данный момент архитектур. Проведено сравнение описанных методов на разных датасетах из нескольких доменов, используя предобученные нейронные сети, сопоставимые по качеству с SotA ...
Добавлено: 18 марта 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору