Москва
Москва
Москва
Москва
В статье описаны исследования возможности распознавания детских эмоций на основе сверточных нейронных сетей для использования в цифровых образовательных средах таких как, например, ЦОС “ПиктоМир”. Рассмотрены альтернативные решения и изложен опыт создания собственной нейронной сети, обученной на экспериментальном наборе данных. Приводятся результаты тестирования системы с помощью различных метрик на основе валидационного набора данных и сравнение полученных результатов с наиболее популярными алгоритмами распознавания эмоций. Сделаны выводы о направлении дальнейших исследований, в частности, необходимость расширения обучающего набора данных, предложены дальнейшие шаги к доработке с целью интеграции в образовательную среду “ПиктоМир”.
The article describes research on the possibility of recognizing children's emotions based on convolutional neural networks for use in digital educational environments such as, PiktoMir. Alternative solutions are considered and the experience of creating your own neural network trained on an experimental data set is presented. The results of testing the system using various metrics based on the validation data set and comparing the results with the most popular emotion recognition algorithms are presented. Conclusions are drawn on the direction of further research, in particular, the need to expand the training data set, further steps are proposed for refinement in order to integrate into the PiktoMir educational environment.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.