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)
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)
Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο
