title: The use of approaches to face recognition in the development of an application to take into account class attendance and the emotional state of students
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Тюленева Эмилия Азаматовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Tuleneva Emilia Azamatovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Погожев Сергей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pogozev Sergej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054615
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26453
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В настоящее время технологии компьютерного зрения активно развиваются и успешно внедряются в повседневную жизнь человека. Такие системы можно увидеть в аэропортах, метро и других местах скопления людей с целью обеспечения безопасности. В ходе данной работы были рассмотрены популярные методы компьютерного зрения для распознавания лиц и эмоций человека на изображении, и на основе наиболее оптимального из них была реализована система для автоматического учета посещаемости студентов в ВУЗах.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Currently, computer vision technology is being actively developed and successfully implemented in everyday life. Such systems can be seen at airports, metro and other crowded places in order to ensure safety. In the course of this work, popular computer vision methods for recognizing faces and emotions of a person in an image were considered, and based on the most optimal of them, a system was implemented for automatically recording student attendance at universities.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание лиц
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание эмоций
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматический учет посещаемости
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: face recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: emotion recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automatic attendance accounting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The use of approaches to face recognition in the development of an application to take into account class attendance and the emotional state of students
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение подходов к распознаванию лиц при разработке приложения для учета посещаемости занятий и эмоционального состояния обучающихся
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diplom.Tyuleneva.2020.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26453/1/diplom.Tyuleneva.2020.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,05 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_2020_Tuleneva.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26453/2/reviewSV_OTZYV_2020_Tuleneva.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 168,84 kB