RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки // Архив

Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки, 2020, том 33, номер 4, страницы 132–149 (Mi vkam442)

Эта публикация цитируется в 1 статье

ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Нейросетевая модель многомодального распознавания человеческой агрессии

М. Ю. Уздяев

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук» (СПб ФИЦ РАН), Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук

Аннотация: Увеличение количества пользователей социокиберфизических систем, умных пространств, систем интернета вещей актуализирует проблему выявления деструктивных действий пользователей, таких как агрессия. При этом, деструктивные действия пользователей могут быть представлены в различных модальностях: двигательная активность тела, сопутствующее выражение лица, невербальное речевое поведение, вербальное речевое поведение. В статье рассматривается нейросетевая модель многомодального распознавания человеческой агрессии, основанная на построении промежуточного признакового пространства, инвариантного виду обрабатываемой модальности. Предлагаемая модель позволяет распознавать с высокой точностью агрессию в условиях отсутствия или недостатка информации какой-либо модальности. Экспериментальное исследование показало 81:8

Ключевые слова: распознавание агрессии, анализ поведения, нейронные сети, многомодальная обработка данных.

УДК: 004.032.26 + 004.93

MSC: 62M45

DOI: 10.26117/2079-6641-2020-33-4-132-149



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024