ỨNG DỤNG CNN ĐỂ XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG CẢM XÚC CỦA CON NGƯỜI

Abstract

Cảm xúc trên khuôn mặt của con người là một yếu tố rất quan trọng trong các quan hệ giao tiếp cá nhân giữa con người và con người. Nhận dạng được cảm xúc giúp cho hai hoặc nhiều người trong một cuộc giao tiếp có thể hiểu và có những hành xử phù hợp. Song song đó, lĩnh vực trí truệ nhân tạo đã giúp cho khoảng cách giữa con người và máy tính gần nhau hơn thông qua việc nhận dạng cảm xúc trên khuôn mặt của con người. Trong luận văn này, các phương pháp trích đặc trưng ảnh thủ công truyền thống như SIFT và FAST sẽ kết hợp với mạng nơ ron tích chập CNN để xây dựng mô hình nhận dạng cảm xúc của con người thông qua gương mặt. Mô hình đề xuất đạt tỉ lệ chính xác 72.89% trên tập kiểm tra của bô dữ liệu FER2013 với hơn 35.000 tấm ảnh, kết quả hoàn toàn tốt hơn so với những giải pháp và nghiên cứu trước đó chỉ sử dụng duy nhất một mạng CNN để huấn luyện. Hệ thống có thể phát hiện khuôn mặt và nhận dạng lên đến 7 loại cảm xúc (trung tính, vui, buồn, giận dữ, sợ hãi, bất ngờ, ghê tởm).