Embedded system for real-time emotional arousal classification
Date
2020
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Tartu Ülikool
Abstract
We, humans, can distinguish the emotions of others with ease and we always expect any sort of
emotional response during a conversation. Machines, however, do not possess emotion related
skills, which makes human-machine interactions feel alien and soulless. Therefore, development
of an efficient emotion recognition system is one of the crucial steps towards human-like
artificial intelligence. A common person can also find use in emotion recognition. It would be
a great help to the people, who by various reason either have weak control over own emotions
or devoid of any ability to perceive emotions of others.
This thesis focuses on creating a solution based on compact hardware to classify emotions in
relation to its level of arousal. For this, theory concerning the emotions and their classifications
were gathered, after which numerous methods of machine learning and feature description were
reviewed and tried out. The methods list support vector machines, random forests, facial landmark
feature extraction and histogram of oriented gradients.
The project has came to a halt halfway through due to poor results: small scale hardware appeared
unsuitable for extensive machine learning operations. It can be resumed with the possibility
of introducing another set of hardware purely for recognition models training and leaving
the compact one deal with pre-made model.
In estonian: Me, inimesed, oskame kergelt tajuda teiste emotsioone, ning ootame mingi emotsionaalset tagasisidet
suhtlemise korral. Masinad, kuid, ei oma emotsioonidega seotud oskust, mistõttu inimese
ja masina vastastikmõju tundub hingetu ja võõrana. Seepärast, tõhusa emotsiooni tunnustamise
arendus on üks ülioluline samm inimesesarnase tehisintellekti suuna. Tava inimene ka
saab leida kasu emotsiooni tunnustamises. See saab aidata inimesi, kellel on erinevate põhjuste
tõttu nõrk kontroll oma emotsioonide üle või nad ei saa teiste emotsioone tundma.
Käesolev töö keskendub kompaktse riistvara baseeritud lahenduse peale emotsiooni liigitamiseks
sõltuvalt temast erutusest. Selleks, emotsiooni puudutav teooria oli kogutud, mille pärast
arvukad masinõppimise ja tunnuste ekstraheerimise meetodid olid vaadeldatud ja ära proovitud.
Need meetodid on tugivektor-masinad, otsustusmetsad, näoorientiiri tunnuste ekstraheerimine
ja suunatud gradientide histogramm.
Kehva tulemuste tõttu projekt jäi seisma: väikese mastaabi riistvara kujunes vimetuks laiaulatusliku
masinõppimise sooritamise jaoks. Seda saab jätkata, kui lisada projekti võimeka riistvara,
et ta treeniks tajumiste muudelit ja edastaks kompaktsele riistvarale juba eeltreenitud
muudelit rakendamiseks.
Description
Keywords
masinõppimine, emotsioon, pilditöötlus, tugivektor-masin, otsustusmets, scikitlearn, tehisintellekt, machine learning, emotion, image processing, support vector machine, random forest, artificial intelligence