| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Шупейко, И. Г. | - |
| dc.contributor.author | Хаткевич, Л. А. | - |
| dc.contributor.author | Семёнов, Е. Е. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-05-20T09:34:08Z | - |
| dc.date.available | 2022-05-20T09:34:08Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Шупейко, И. Г. Применение нейронных сетей для распознавания эмоций по изображениям лиц / И. Г. Шупейко, Л. А. Хаткевич, Е. Е. Семёнов // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научный статей VIII Международной научно-практической конференции, Минск, 11-12 мая 2022 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2022. – С. 457–461. | ru_RU |
| dc.identifier.isbn | 978-985-7267-19-4 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47038 | - |
| dc.description.abstract | В статье показана актуальность задачи распознавания эмоций по изображениям лиц. Приведено описание архитектуры нейронной сети, примененной для решения задачи. Описаны результаты экспериментального исследования точности классификации на выборке изображений из интернет-источника. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Бестпринт | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | задачи распознавания | ru_RU |
| dc.subject | цифровые изображения | ru_RU |
| dc.subject | обработка изображений | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | recognition tasks | ru_RU |
| dc.subject | digital image processing | ru_RU |
| dc.subject | neural networks | ru_RU |
| dc.title | Применение нейронных сетей для распознавания эмоций по изображениям лиц | ru_RU |
| dc.title.alternative | The emotions recognition from facial images using neural networks | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The article shows the relevance of the problem of recognizing emotions from facial images. The neural network architecture description used to solve the problem is given. The results of the classification accuracy on the sample of Internet source images are described. | - |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2022)
|
