Εκ νέου επισήµανση µε ϐάση την σχετικότητα διαφορετικών ετικετών : Βασικά συναισθήµατα και ετικέτες Σθένους-∆ιέγερσης

Καπαρού, Αλεξάνδρα; Kaparou, Alexandra

dc.contributor.author	Καπαρού, Αλεξάνδρα	el
dc.contributor.author	Kaparou, Alexandra	en
dc.date.accessioned	2023-01-24T08:39:22Z
dc.date.available	2023-01-24T08:39:22Z
dc.identifier.uri	https://dspace.lib.ntua.gr/xmlui/handle/123456789/56859
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.26240/heal.ntua.24557
dc.rights	Αναφορά Δημιουργού-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/gr/	*
dc.subject	Τεχνητή Νοηµοσύνη	el
dc.subject	Μηχανική Μάθηση	el
dc.subject	Βαθιά Μάθηση	el
dc.subject	Συνελικτικά Νευρωνικά ∆ίκτυα	el
dc.subject	Αναγνώριση Συναισθηµάτων	el
dc.subject	Artificial Intelligence	en
dc.subject	Deep Learning	en
dc.subject	Machine Learning,	en
dc.subject	Convolutional Neural Networks
dc.subject	Emotion Recognition	en
dc.title	Εκ νέου επισήµανση µε ϐάση την σχετικότητα διαφορετικών ετικετών : Βασικά συναισθήµατα και ετικέτες Σθένους-∆ιέγερσης	el
heal.type	bachelorThesis
heal.classification	Machine Learning	el
heal.language	el
heal.access	free
heal.recordProvider	ntua	el
heal.publicationDate	2022-10-18
heal.abstract	Η παρούσα διπλωµατική εργασία ασχολείται µε το ϑέµα της Αναγνώρισης Συναισθήµατος και της Ανίχνευσης Σθένους/∆ιέγερσης χρησιµοποιώντας µεθόδους Μηχανικής Μάθησης και εξάγωντας πληροφορίες από εικόνες προσώπων. Το πεδίο της ανάλυσης συναισθηµάτων είναι ένα πολύ ενεργό ερευνητικό πεδίο µε µεγάλο αριθµό εφαρµογών ακόµα και στην καθηµερινή µας Ϲωή. Προσεγγίσαµε αυτό το πρόβληµα κάνοντας χρήση Συνελικτικών Νευρωνικών ∆ικτύων εκµεταλλευόµενοι επίσης την µέθοδο της επαύξησης δεδοµένων προκειµένου να έχουµε µε γαλύτερο αριθµό δεδοµένων. Η µεθοδολογία που υλοποιήσαµε κάνει σύζευξη δύο προβλη µάτων, ένα ταξινόµησης και ένα παλινδρόµησης, όπου εκµεταλλεύεται τις ετικέτες σθένους και διέγερσης προκειµένου να οδηγήσει σε καλύτερη απόδοση στο πρόβληµα της ταξινόµη σης. Οι ετικέτες παρέχονται από το σύνολο δεδοµένων που χρησιµοποιήσαµε, το Affectnet, το οποίο αποτελείται από έναν µεγάλο αριθµό εικόνων που απεικονίζουν εκφράσεις ανθρώπων και έχουν επισηµανθεί αναφορικά µε το συναίσθηµα, το σθένος και την διέγερση. Σχετικά µε τις ετικέτες συναισθήµατος, αυτές ανήκουν σε µία εκ των 8 διακριτών κατηγοριών : Neu tral, Happy, Sad, Surprise, Fear, Disgust, Anger, Contempt ενώ οι ετικέτες σθένους και διέγερσης απαρτίζονται από δεκαδικούς αριθµούς στο εύρος [-1,1]. ΄Εχοντας εφαρµόσει πειραµατικά την µεθοδολογία µας, στην συνέχεια εκπαιδεύουµε τα µοντέλα µας και ακολουθεί η τελική τους αξιολόγηση στο προαναφερθέν σύνολο δεδοµένων.	el
heal.abstract	This diploma thesis deals with the topic of Εmotion Recognition and Valence/Arousal Detection using Machine Learning methods and extracting information from face images. The field of sentiment analysis is a very active research field with a large number of applications in our daily life. We approached this problem by making use of Convolutional Neural Networks by also exploiting the data augmentation method in order to get a larger amount of data. The methodology we implemented couples two problems, a classification problem and a regression problem, where it exploits the labels of valence/arousal in order to lead to better performance in the classification problem. The labels are provided by the dataset we used, called Affectnet, which consists of a large number of images depicting human expressions that have been labeled with respect to emotion, valence and arousal. Regarding the emotion labels, they belong to one of 8 distinct categories: Neutral, Happy, Sad, Surprise, Fear, Disgust, Anger, Contempt while the valence and arousal labels are decimal numbers in the range [-1,1]. Having experimentally applied our methodology, we then train our models and finally we evaluate them on the given dataset	en
heal.advisorName	Κόλλιας, Στέφανος	el
heal.committeeMemberName	Στάμου, Γεώργιος	el
heal.committeeMemberName	Βουλόδηµος, Αθανάσιος	el
heal.committeeMemberName	Κόλλιας, Στέφανος	el
heal.academicPublisher	Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Σημάτων, Ελέγχου και Ρομποτικής	el
heal.academicPublisherID	ntua
heal.numberOfPages	99 σ.	el
heal.fullTextAvailability	false