Chuqur o‘rganishga asoslangan yuz tahlili: xususiyatlarni ajratib olish va his-tuyg‘ularni tushunish

Yuzni tanib olish texnologiyalari sezilarli darajada rivojlanib, fotosuratlar va videolardagi asosiy identifikatsiya va tekshirish jarayonlaridan turli sohalarda, jumladan, xavfsizlik va sog‘liqni saqlashda foydalanilmoqda. Chuqur o‘rganish usullarining paydo bo‘lishi bilan mashinalarning yuz ifodalarini tanib olish va tahlil qilish qobiliyati an’anaviy usullardan ko‘ra samarali ekanligi aniqlandi. Maqolada konvolyutsion neyron tarmoqlari va chuqur o‘rganish metodologiyalari imkoniyatlaridan foydalangan holda yuz hissiyotlarini aniqlashni samarali metodlari ko‘rib chiqiladi. Keltirilgan muammoni hal etish orqali biz chuqur o‘rganish usullaridan nafaqat yuzni aniqlash tizimlarini yaxshilash, balki inson va kompyuter o‘rtasidagi o‘zaro ta’siri sohasidagi yutuqlarga sezilarli hissa qo‘shish uchun qanday foydalanish mumkinligi haqida ma’lumot beriladi.

This article reviews effective facial emotion recognition methods using convolutional neural networks and deep learning methodologies. While we cover the ins and outs of building and training a convolutional neural network, we try to provide readers with a thorough understanding of the underlying technologies and their applications in real-time facial emotion recognition. By addressing the problem presented in this paper, we provide insight into how deep learning techniques can be used not only to improve facial recognition systems, but also to significantly contribute to advances in human-computer interaction.

В статье рассматриваются эффективные методы распознавания эмоций по лицу с использованием сверточных нейронных сетей и методологий глубокого обучения. Раскрывая все тонкости построения и обучения сверточной нейронной сети, мы пытаемся предоставить читателям глубокое понимание основных технологий и их применения в распознавании эмоций лица в реальном времени. Решая проблему, представленную в этой статье, мы даем представление о том, как методы глубокого обучения можно использовать не только для улучшения систем распознавания лиц, но и внести значительный вклад в развитие взаимодействия человека и компьютера.