Распознавание действий человека на основе модулярных нейронных сетей
|
СтатусДиссертация была зашищена 9 ноября 2016Утверждена Национальным Советом 28 декабря 2016 Автореферат – 0.86 Mb / на английском – 1.01 Mb / на румынскомДиссертацияCZU 519. 95
|
Ключевые слова
глубинные нейронные сети, компьютерное зрение, классификация эмоций, классификация жестовАннотация
Диссертация была написана в Институте математики и информатики при Академии наук Молдовы (Кишинёв), в 2016 году, на английском языке исодержит: введение, три главы, общие заключения и рекомендации, библиографию из 109 названий, 121 страницу основного текста, 37 рисунков, 2 таблицы, 44 формулыб 5 приложений. Полученные результаты опубликованы в 8 научных статьях.
Областью исследований диссертации являются модулярные нейронные сети.
Целью диссертации является разработка инструментария для классификации реакций человека (включающих в себя выражение лица и движения тела) на два вида: типичные и нетипичные для определенной среды. Этот инструментарий предоставляет возможность проведения статистических наблюдений и измерений эмоционального состояния человека при его взаимодействии с некоторым программным комплексом (или, как вариант, с аппаратно-программным комплексом).
Научная новизна и оригинальность диссертации выражены в новой архитектуре модулярной нейронной сети, которая состоит из двух отдельных частей, результаты которых объединяются для осуществления классификации данных, полученных от инфракрасных датчиков. Это первая система такого рода применяемая как для распознавания лицевых эмоций, так и человеческих действий. Решена важная научная проблема, которая заключается в создании мультимодального метода классификации человеческих реакций (объединяющих эмоции и действия) на типичные и нетипичные по отношению к данной среде, что обеспечивает эффективное функционирование в режиме реального времени систем мониторинга человеческих действий.
Теоретическая значимость полученных результатов состоит в обосновании решения следующих задач: создание архитектуры комплекса для надежной классификации действий на типичные и нетипичные, доказательство возможности использования глубинного обучения в рамках интегрированного подхода для распознавания выражений человеческого тела в целом в режиме реального времени.
Прикладная ценность: решение задачи классификации находит применение в ряде приложений, в которых количество жестов ограничено, например различного типа автоматы, водители автомобилей или поездов, работники сборочных линий, пациенты, находящиеся в неподвижном состоянии.
Официальные оппоненты
- Gheorghe Căpăţână
доктор, профессор, Государственный Университет Молдовы - VAGHIN Vadim
doctor în științe tehnice, prof., Institutul de Energetică, Moscova
Члены Ученого Совета
- Constantin Gaindric, председатель
доктор хабилитат, профессор, Институт математики и информатики - Constantin Ciubotaru, секретарь
доктор, доцент, Институт математики и информатики - Ilie Costaş, член
доктор хабилитат, профессор, Молдавская Экономическая Академия - Emilian Guţuleac, член
доктор хабилитат, профессор, Технический Университет Молдовы - Liudmila Burţeva, член
доктор, доцент, Институт математики и информатики - Inga Ţiţchiev, член
доктор, доцент, Институт математики и информатики - AVERKIN Alexei, membru
candidat în șt. tehnice, conf. univ., Centrul de Calcul al Academiei de Științe a Rusiei
Диссертации
На рассмотрении [1] :
- Использование информационных технологий в разработке криптографических и алгебраических алгоритмов
21 апреля 2023
Архив диссертаций:
