Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия Математика. Механика. Информатика

ISSN 1816-9791 (Print)
ISSN 2541-9005 (Online)


Для цитирования:

Demidenko O. M., Aksionova N. A., Varuyeu A. V. Implementation of the identification and recognition system cognitive behavior of the observed [Демиденко О. М., Аксёнова Н. А., Воруев А. В. Реализация системы идентификации и распознавания когнитивного поведения наблюдаемого] // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Математика. Механика. Информатика. 2024. Т. 24, вып. 2. С. 275-286. DOI: 10.18500/1816-9791-2024-24-2-275-286, EDN: ODMKXD


Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Опубликована онлайн: 
31.05.2024
Полный текст:
(downloads: 35)
Язык публикации: 
английский
Рубрика: 
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
004.932
EDN: 
ODMKXD

Implementation of the identification and recognition system cognitive behavior of the observed
[Реализация системы идентификации и распознавания когнитивного поведения наблюдаемого]

Авторы: 
Демиденко Олег Михайлович, Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины
Аксёнова Наталья Андреевна, Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины
Воруев Андрей Валерьевич, Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины
Аннотация: 

В статье описывается и анализируется разработка системы идентификации и распознавания когнитивного поведения учащихся для определения заинтересованности по мимике лица. Цель исследования — найти подходящие технологии для реализации данной системы. Определение эмоций позволит организовать контроль за качеством учебного процесса, провести статистику когнитивного поведения студентов во время проведения занятий и показать уровень заинтересованности обучаемых в излагаемом материале. Система идентификации позволит автоматически определять и регистрировать время прихода и ухода студентов в режиме реального времени. На основе совместного применения метода Виолы – Джонса и метода ближайших соседей с использованием гистограмм центрально-симметричных локальных бинарных образов разработана система распознавания лиц в видеопоследовательности в реальном времени. Описана структура проекта и разработано программное обеспечение на языке программирования Python с использованием библиотеки с открытым исходным кодом Keras. Разработанная система состоит из двух подсистем:  идентификации и  распознавания когнитивного поведения. Научная новизна заключается в комплексном подходе к разработке и исследованию алгоритмов распознавания и идентификации лиц в режиме реального времени для решения прикладных задач.

Список источников: 
  1. Demidenko O. M., Aksionova N. A. Development of a machine vision system for image recognition of design estimates. Nonlinear Phenomena in Complex Systems, 2022, vol. 25, iss. 2, pp. 159–167. https://doi.org/10.33581/1561-4085-2022-25-2-159-167
  2. Badrinarayanan V., Kendall A., Cipolla R. SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017, vol. 39, iss. 12, pp. 2481–2495. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2016.2644615
  3. Viola P., Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2001, vol. 1, pp. 511–518. https://doi.org/10.1109/CVPR.2001.990517
  4. Shapiro L., Stockman G. Computer Vision. London, Pearson, 2006. 752 p.
  5. Aksionova N. A., Demidenko O. M., Voruev A. V. Implementation of a system for determining students’ emotions by their facial expressions. Proceedings of Francisk Skorina Gomel State University. Natural Sciences, 2022, iss. 3 (132), pp. 82–87 (in Russian). 
Поступила в редакцию: 
15.12.2022
Принята к публикации: 
19.02.2023
Опубликована: 
31.05.2024