?
Emotion Recognition of a Group of People in Video Analytics Using Deep Off-the-Shelf Image Embeddings
Ch. 19. P. 191–198.
Tarasov Alexander V., Савченко А. В.
Ключевые слова: распознавание эмоцийface recognitionраспознавание лицвидеоанализImage and Video Analysis and UnderstandingGroup-level Emotion RecognitionConvolutional Neural Networkсверточные нейронные сети
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Zheltyakova M., Korotkov A., Бурсов К. Г. и др., Herald of the Russian Academy of Sciences 2026 Vol. 95 No. 6 P. 1048–1057
Добавлено: 13 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Черкасов Р. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 № 5(247) С. 254–276
Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Стародубов К. В., Гвасалия Г. В., Карасев П. И., Нано-био-технологии. Тепло- и электроэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей III международной научно-практической конференции (Липецкий государственный технический университет, Липецк, Россия) 2025 С. 219–223
В данной работе рассматривается понятие нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, их архитектура и принцип работы с ними. Основное внимание уделяется проверки надежности хранения изображений людей в качестве эмбедингов, которые как считается не поддаются восстановлению в оригинальное изображение. В ходе исследования проводится эксперимент: эмбединг лица, конкретного человека сравнивается с набором эмбедингов, которые хранятся в одном файле ...
Добавлено: 6 сентября 2026 г.
Сысоева И. А., Сысоева Т. А., Новые психологические исследования 2026 № 3 С. 95–114
В настоящее время коммуникация при помощи обмена текстовыми сообщениями в мессенджерах широко распространена и часто заменяет собой обычное офлайн-общение. При этом такой важный компонент взаимодействия как понимание эмоций собеседника в текстовой онлайн-коммуникации может быть затруднен из-за отсутствия привычных невербальных признаков выражения эмоций (мимики, жестов и т.д.). Хотя в целом устоялось мнение, что эмоциональный обмен в ...
Добавлено: 22 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Двойникова А. А., Кагиров И. А., Карпов А. А., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2024
В статье рассматривается проблема распознавания сентимента и эмоций пользователей в русскоязычных текстовых транскрипциях речи с использованием словарных методов и машинного перевода. Количество имеющихся информационных ресурсов для анализа сентимента текстовых сообщений на русском языке очень ограничено, что существенно затрудняет применение базовых методов анализа сентимента, а именно, предобработки текстов, векторизации с помощью тональных словарей, традиционных классификаторов. Для ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО.: Университет ИТМО, 2023.
В статье раскрываются достоинства и недостатки категориальных и пространственных моделей описания эмоций. Пространственные модели позволяют охватить более широкий спектр человеческих эмоций, что позволяет разработать наиболее эффективную систему распознавания эмоций. В работе проводится аналитический обзор существующих многомодальных корпусов данных, которые имеют разметку по валентности и интенсивности эмоций. В заключении выделяется наиболее репрезентативный корпус данных для автоматического ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., Кондратенко К. О., Известия высших учебных заведений. Приборостроение 2023 Т. 66 № 10 С. 818–827
Аннотация. Исследован актуальный в различных областях вопрос распознавания эмоций в транскрипциях речи. Проанализировано влияние методов предобработки (удаление стоп-слов, лемматизация, стемминг) на точность распознавания эмоций в текстовых данных на русском и английском языках. Для проведения экспериментальных исследований использовались орфографические транскрипции диалогов из многомодальных корпусов RAMAS и CMU-MOSEI на русском и английском языке соответственно. Аннотирование этих корпусов ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., Мамонтов Д. Ю., Карпов А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 3.: Университет ИТМО, 2021. С. 63–68.
В работе проводятся экспериментальные исследования по определению уровня эмоциональных проявлений в текстовых транскрипциях базы данных K-EmoCon. Рассматривается влияние сбалансирования классов при обучении классификаторов на точность определения эмоций. В статье устанавливается базовый стандарт результатов по классификации уровня эмоций дикторов в текстовых транскрипциях. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Пикуль А. С., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых университета ИТМО. Материалы Пятьдесят третьей (LIII) научной и учебно-методической конференции Том 1.: СПб.: Университет ИТМО, 2024. С. 338–342.
Предложен новый подход для улучшения распознавания атак презентации на биометрическую систему распознавания лиц с помощью сверточной сети с механизмом внимания. Проверена центральная гипотеза, которая заключалась в том, что с помощью механизма внимания возможно улучшить результаты работы исходной сверточной нейронной сети. В ходе экспериментов гипотеза была подтверждена. Наибольший прирост по качеству был достигнут на наборе данных ...
Добавлено: 13 декабря 2025 г.
Пикуль А. С., Лепендин А. А., Труды молодых ученых Алтайского государственного университета 2023 № 20 С. 190–193
Представлен новый подход для выявления атак презентации на системы распознавания по лицу. Он основан на использовании механизма графового внимания, применяемого к промежуточным картам характеристик изображений лица, вычисленным сверточной сетью ResNet18. Показано, что предложенный подход позволил добиться высокого качества распознавания поддельных изображений при лицевой биометрической верификации, сравнимого с имеющимися в настоящее время альтернативными решениями. ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127
Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
Яцкин Д. В., Калинов И. А., В кн.: Перспективные системы и задачи управления: материалы Двенадцатой Всероссийской научно-практической конференции и Восьмой молодежной школы-семинара «Управление и обработка информации в технических системах».: Ростов н/Д: Издательство Южного федерального университета, 2017. С. 531–536.
В работе приведены и описаны модели методы и алгоритмы патрулирования пространства на примере задачи обнаружении человеческого лица на заранее известной территории роевой группой мультироторов. Работа описанных алгоритмов была подтверждена многочисленными экспериментами, на их основании были сделаны выводы об эффективности и границах применимости тех или иных подходов. ...
Добавлено: 7 марта 2025 г.
Deeb B., Савченко А. В., Макаров И. А., , in: ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence, October 19 – 24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024).: IOS Press, 2024. P. 4479–4482.
Добавлено: 15 февраля 2025 г.
Савченко А. В., Maslov D., Макаров И. А., , in: ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence, October 19 – 24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024).: IOS Press, 2024. P. 4439–4442.
Добавлено: 15 февраля 2025 г.
Morozov D., Garipov T., Ляшевская О. Н. и др., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 4 P. 71–84
Introduction: Numerous algorithms have been proposed for the task of automatic morpheme segmentation of Russian words. Due to the differences in task formulation and datasets utilized, comparing the quality of these algorithms is challenging. It is unclear whether the errors in the models are due to the ineffectiveness of algorithms themselves or to errors and inconsistencies ...
Добавлено: 7 января 2025 г.
Петракова А. В., Юрчик Е. Н., Лебедева Е. И., В кн.: Лицо человека в системах коммуникации.: М.: Московский институт психоанализа, 2024. Гл. 10 С. 138–147.
Добавлено: 7 января 2025 г.
Петракова А. В., Лебедева Е. И., Кузьмина Ю. В. и др., Психология. Журнал Высшей школы экономики 2024 Т. 21 № 2 С. 423–431
Настоящая работа представляет собой пилотажное исследование, направленное на создание и тестирование стимульного материала, представляющего собой фотоизображения лиц взрослых и детей, выражающих различные эмоции. Уникальность проведенной работы обусловлена таким подходом к организации создания стимульного материала, в рамках которого модели демонстрировали бы эмоции не по установленной схеме мимических движений, соответствующих конкретной эмоции, а согласно своим представлениям о ...
Добавлено: 26 декабря 2024 г.
Работа направлена на изучение успешности распознавания эмоций людей разного пола и возраста, выраженных без заданных критериев, в соотнесении их с «эмоциональными семействами». Представлены материалы эмпирического онлайн-исследования, полученные при помощи краудсорсингового сервиса «Яндекс. Толока», в рамках которого приняли участие 3590 респондентов. Респонденты распознавали одну из 14 эмоций по предъявленным фотографиям (гордость, злость, радость, раздражение, веселье, отвращение, ...
Добавлено: 26 декабря 2024 г.