Streszczenie:
Poniższa praca skupia się na przedstawieniu przykładowego rozwiązania dla problemu
klasyfikacji emocji. Głównym celem badania jest porównanie technik do rozwiązania
postawionego zadania. Każde z podejść oparte jest na architekturze, która wykorzystuje
konwolucyjne sieci neuronowe.
Metodologia użyta w tej pracy stawia na jak największą różnorodność w kontekście
przygotowania i przeprowadzenia eksperymentów. Niniejsza praca prezentuje trzy
podejścia do problemu. Pierwszy eksperyment skupia się na optymalizacji hiperparametrów
sieci, drugi wykorzystuje przetwarzanie obrazu i wykrywanie punktów
szczególnych, natomiast trzeci eksperyment opiera się na klasyfikacji z wykorzystaniem
uczenia dwuetapowego.
Wyniki eksperymentalne pokazały, że modele zaprezentowane na potrzeby tej pracy
inżynierskiej radzą sobie z przedstawionym problemem. Opracowane modele, na użytym
w tej pracy zbiorze danych, osiągają w wielu przypadkach lepsze wyniki niż ludzie.
Pomimo ograniczenia sprzętowego, opracowane modele mogą konkurować z modelami,
które zostały publikowane w innych pracach naukowych z branży.
