СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ЭМОЦИЙ ПО ВЫРАЖЕНИЮ ЛИЦА С ЛОКАЛИЗАЦИЕЙ НА ПОРТУГАЛЬСКОМ, АНГЛИЙСКОМ, РУССКОМ ЯЗЫКАХ И ЯЗЫКЕ УМБУНДУ

Аннотация

В статье предложена новая система распознавания эмоций, основанная на выражениях лица и их описаниях на четырех языках – русском, английском, португальском и умбунду. Значительную роль в определении истинных намерений осуществления коммуникативного акта в разных видах практической деятельности наряду с традиционной вербальной коммуникацией играют эмоции. Существует большое количество систем распознавания эмоций, которые способны распределять человеческие эмоции по классам и использовать их для контроля коммуникативного акта. Известные системы наделены низкой точностью валидации, большим размерам и длительным временем выполнения, а также не имеют локализации эмоций для определенной страны или региона, говорящего на португальском, русском и умбунду. Для распознавания эмоций построен классификатор, использующий метод машинного обучения, реализованный в библиотеке Keras, и создана новая архитектура классификатора глубокой сверточной нейронной сети (DCNN). Обучение классификатора проведено на выборке данных FER 2013. Проведено сравнение двух обученных моделей для распознавания эмоций: базовая модель и разработанная нами модель. Согласно экспериментальным данным, разработанная нами модель достигла лучших результатов по точности валидации (70,41%), времени выполнения (0,00043 сек.), и размеру (12,7 МБ). Установлены наиболее адекватные переводческие соответствия данных единиц для того, чтобы разработанная нами система распознавания эмоций предоставляла информацию об эмоциональном состоянии клиентов в системах общественного обслуживания (СОО) согласно языковой ситуации этой страны или региона. Система обеспечивает перевод эмоций на португальский, английский, русский и традиционный язык умбунду с целью получения информации о клиентах и минимизировать конфликты в системах общественного обслуживания.