КонспектGPT КонспектGPT
Дипломная

Система анализа эмоционального состояния человека по изображению лица для систем безопасности

72 стр.2 мая 2026

Цель дипломной работы

Разработать и исследовать модель нейронной сети на основе архитектуры ResNet для автоматического распознавания эмоционального состояния человека по изображению лица, а также оценить её эффективность на датасете FER2013.

Ключевая идея

Эмоциональное состояние человека является важным индикатором его поведения и намерений. Использование методов компьютерного зрения и машинного обучения позволяет создавать системы, которые анализируют выражения лица для выявления потенциальных угроз или стрессовых состояний. Такая технология может существенно повысить уровень безопасности в различных сферах, включая общественные места и критическую инфраструктуру. В данной работе используется нейросетевая модель архитектуры ResNet, обученная на датасете FER2013, для распознавания базовых эмоциональных состояний человека. Основная идея заключается в применении глубокого обучения для повышения точности и устойчивости системы распознавания эмоций.

Наименование образовательного учреждения
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
на тему
СИСТЕМА АНАЛИЗА ЭМОЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ ЛИЦА ДЛЯ СИСТЕМ БЕЗОПАСНОСТИ
Содержание
1.
Введение
3
2.
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА ЭМОЦИЙ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ ЛИЦ
6
3.
1.1. Понятие и значение распознавания эмоций в современных информационных системах
12
4.
1.2. Методы и подходы к распознаванию эмоций
18
5.
1.3. Применение сверточных нейронных сетей в задачах компьютерного зрения
24
6.
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РАСПОЗНАВАНИЯ ЭМОЦИЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
30
7.
2.1. Методология построения системы распознавания эмоций
36
8.
2.2. Разработка и обучение модели на основе архитектуры ResNet с использованием датасета FER2013
42
9.
2.3. Программная реализация системы и её компонентов
48
10.
3.1. Постановка эксперимента и описание используемых метрик
54
11.
3.2. Анализ результатов обучения и тестирования модели
60
12.
3.3. Оценка эффективности и перспективы применения разработанной системы
66
13.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
72

Нужна такая же дипломная работа?

КонспектGPT напишет дипломную работу на любую тему за 10–30 минут: оригинальность больше 90%, оформление по ГОСТу, реальные источники, обход ИИ-детекторов. Просто введи тему — нейросеть сама подберёт структуру, наполнит главы и оформит библиографию.

Создать такую же работу

Частые вопросы

Могу ли я скачать эту работу целиком?

Нет, полный текст этой работы доступен только её автору. Но вы можете за пару минут сгенерировать свою дипломную работу на эту или любую другую тему — с уникальной формулировкой, своей структурой и по вашим требованиям к объёму.

Какая оригинальность у сгенерированных работ?

В среднем 85–95% по Антиплагиат.ру. Каждая работа генерируется с нуля под вашу тему, а не собирается из готовых шаблонов. Дополнительно доступны режимы «обход ИИ-детекта» (GPTZero, ZeroGPT) и «уникализация» под конкретную систему антиплагиата.

Сколько это стоит?

Бесплатно доступно только создание содержания работы — структуры с главами и подпунктами, которую можно отредактировать под свои требования. Саму работу можно сгенерировать в PRO-версии за 289 ₽: полный текст, оформление по ГОСТу, список литературы и экспорт в Word. Это в десятки раз дешевле заказа у автора на бирже.

В каком формате доступна работа после генерации?

Готовая работа скачивается в формате Word (DOCX) с уже применённым оформлением по ГОСТу: титульный лист, содержание с нумерацией страниц, сноски и список литературы. Файл открывается и свободно редактируется в Microsoft Word, Google Документах, LibreOffice и «Р7-Офис» — можно дописать свои примеры, поправить формулировки и подстроить работу под требования преподавателя.

Можно ли использовать свои материалы и источники?

Да. При создании работы включите свитч «Использовать свои материалы/источники» и загрузите файлы — методичку от преподавателя, конспекты лекций, нужные главы учебника или научные статьи. Нейросеть учтёт их как контекст и напишет работу на основе именно этого материала, а не только общих знаний. Совет: загружайте самые релевантные фрагменты, а не весь учебник целиком — так текст получится точнее.

Сколько времени занимает генерация?

Реферат или доклад — 5–10 минут. Курсовая — 15–20 минут. Дипломная или ВКР — 25–40 минут (генерация по главам с проверкой на связность).

Можно ли отредактировать структуру перед генерацией?

Да, обязательно. Сначала нейросеть предлагает содержание (список глав и подпунктов), вы можете его изменить, добавить/убрать пункты, поменять формулировки — и только потом запускать генерацию полного текста.