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

Abstract

Η παρούσα διπλωματική εργασία ασχολείται με το ϑέμα της Αναγνώρισης Συναισθήματος και της Ανίχνευσης Σθένους/Διέγερσης 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 Δικτύων 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: Neutral, 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.