Cilj projekta je izrada sistema koji prepoznaje ljudske emocije koristeći fotografije ljudskih lica. Sistem će prepoznavati 6 bazičnih emocija, kako ih je definisao psiholog Paul Eckman: ljutnja, gađenje, strah, sreća, tuga, iznenađenje. Kao sedma klasa koristiće se neutralna ekspresija.
Skup podataka
Početni skup podataka koji će se koristiti je “FER-2013 dataset” (https://www.kaggle.com/datasets/msambare/fer2013), koji sadrži ~32000 anotiranih grayscale fotografija ljudskih lica dimenzija 48x48 piksela.
Metodologija
Da bi se izbalansirao broj slika po klasama i pospešila generalizacija modela, koristiće se augmentacija fotografija.
Za izradu klasifikatora biće isprobano nekoliko popularnih CNN arhitektura (uključujući ResNet, VGG). Koristiće se treniranje od nule i transfer learning.
Evaluacija
Skup podataka biće podeljen na 80% za trening i 20% za testiranje.
Koristiće se mere tačnost, preciznost, odziv, i F1.
Tim Marija Smiljanić E9 1/2023
Definicja problema
Cilj projekta je izrada sistema koji prepoznaje ljudske emocije koristeći fotografije ljudskih lica. Sistem će prepoznavati 6 bazičnih emocija, kako ih je definisao psiholog Paul Eckman: ljutnja, gađenje, strah, sreća, tuga, iznenađenje. Kao sedma klasa koristiće se neutralna ekspresija.
Skup podataka
Početni skup podataka koji će se koristiti je “FER-2013 dataset” (https://www.kaggle.com/datasets/msambare/fer2013), koji sadrži ~32000 anotiranih grayscale fotografija ljudskih lica dimenzija 48x48 piksela.
Metodologija
Da bi se izbalansirao broj slika po klasama i pospešila generalizacija modela, koristiće se augmentacija fotografija. Za izradu klasifikatora biće isprobano nekoliko popularnih CNN arhitektura (uključujući ResNet, VGG). Koristiće se treniranje od nule i transfer learning.
Evaluacija
Skup podataka biće podeljen na 80% za trening i 20% za testiranje. Koristiće se mere tačnost, preciznost, odziv, i F1.