Kombiniranje modelov razvrščanja vzorcev za razpoznavanje čustvenih izrazov iz posnetkov obraza v nekontroliranem okoljuOsojnik, Juš (Avtor) Potočnik, Božidar (Mentor) Šavc, Martin (Komentor) prepoznavanje čustvenih izrazovslike obrazovgloboke nevronske mrežemodelno združevanjeekstrakcija značilnicokolje KerasV tem delu smo se ukvarjali z razpoznavanjem čustvenih izrazov v nekontroliranem okolju. Uporabljali smo metodo prenosnega učenja, kjer smo učili arhitekture konvolucijskih nevronskih mrež: EfficientNetB0, ResNet50, DenseNet121, InceptionV3 in Xception, na naboru podatkovnih zbirk FER-2013, AffectNet, AFEW/SFEW in Aff-Wild2. Modele smo nato kombinirali na osnovi rezultatov z metodama povprečenja in glasovanja. Modele smo kombinirali tudi na osnovi izluščenih značilnic. Uspešnost modelov smo merili po metrikah natančnosti in ocene F1. Na podatkovni zbirki FER-2013 smo dosegli najboljšo natančnost 72 %, na zbirkah AffectNet 67 %, AFEW/SFEW 47 % in Aff-Wild2 52 % natančnost. Z našimi rezultati smo se približali najuspešnejšim raziskavam, ki so na posameznih podatkovnih zbirkah dosegle natančnosti: FER-2013 77 %, AffectNet 67 %, AFEW/SFEW 54 % in Aff-Wild2 52 %.[J. Osojnik]20232023-09-13 19:29:13Diplomsko delo/naloga85832sl