Detekcija emocija djece iz video sekvence

završni rad

• Naslov (engleski): Emotion detection of children from video sequence
• Autor: Mate Gambiraža
• Mentor: Ana Sović Kržić (mentor)
• Član povjerenstva: Ana Sović Kržić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Maja Jurišić Bellotti (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivan Ralašić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-07-13, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Elektrotehnika

Sažetak

U ovom su radu prikazani način rada i implementacija algoritma za detekciju emocije djece iz video sekvence. Opisan je način detekcije lica i detekcije emocije. Objašnjen je postupak obrade podataka prije same detekcije. Testiran je algoritam i uspoređen sa drugim algoritmom za detekciju emocije. Analizirani su rezultati testiranja i usporedbe, te je određena točnost algoritma uz određene pretpostavke. Kratko su predloženi određeni koraci za daljnji razvoj algoritma.

Sažetak (engleski)

In this work, the specific mechanisms and implementational details of the algorithm for emotion detection of children from a video sequence is shown. Mechanisms of a face and emotion detection are described. The algorithm is tested and compared to another algorithm for emotion detection. Results of testing and comparison are evaluated, and accuracy of the algorithm is given with certain assumptions. Suggestions for improvement are briefly described.

• Ključne riječi: Detekcija emocije; detekcija lica; konvolucijske neuronske mreže; baza podataka; kaskadni klasifikator; Viola - Jones; Haar značajke; računalni vid; OpenCV; Python; strojno učenje
• Ključne riječi (engleski): Emotion detection; face detection; convolutional neuron network; database; cascade classificator; Viola - Jones; Haar features; computer vision; OpenCV; Python; deep learning
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:375898
• Studijski program: Naziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (univ. bacc. ing. el. techn. inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 20:22:57