Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Maschinen nicht nur unsere Befehle ausführen, sondern auch unsere Gefühle verstehen. Diese Vision rückt mit dieser aufschlussreichen Arbeit über Emotionserkennung mithilfe künstlicher Intelligenz in greifbare Nähe. Die Arbeit dringt tief in die komplexen psychologischen Grundlagen ein, die unseren Gesichtsausdrücken zugrunde liegen, und enthüllt, wie modernste neuronale Netze und Deep-Learning-Techniken eingesetzt werden können, um Emotionen in Echtzeit zu interpretieren. Von der historischen Entwicklung der KI bis hin zur detaillierten Analyse verschiedener Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) bietet diese Studie einen umfassenden Überblick über das Feld. Verschiedene State-of-the-Art-Modelle werden anhand umfangreicher Datensätze und Bewertungsmetriken evaluiert, um die leistungsfähigsten Ansätze zur Emotionserkennung zu identifizieren. Ein besonderes Highlight ist die Entwicklung einer interaktiven Webanwendung, die es ermöglicht, die trainierten Modelle in Echtzeit zu testen und die Ergebnisse zu visualisieren. Diese Arbeit schlägt eine Brücke zwischen Theorie und Praxis, indem sie die Leistungsfähigkeit verschiedener Modelle und Datenbanken vergleicht und Einblicke in die Herausforderungen und Chancen der Emotionserkennung bietet. Ob für Forscher, Entwickler oder einfach nur Interessierte an der Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion – diese Arbeit bietet wertvolle Einblicke in ein aufregendes und sich schnell entwickelndes Feld. Erfahren Sie, wie Algorithmen lernen, Freude, Trauer, Wut und Überraschung zu erkennen, und entdecken Sie die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologie, von personalisierten Benutzererlebnissen bis hin zu fortschrittlichen Sicherheitssystemen. Tauchen Sie ein in die Welt der Emotionserkennung und erleben Sie, wie künstliche Intelligenz lernt, unsere Gefühle zu verstehen. Die Evaluierung verschiedener Architekturen, der Einsatz von Machine Learning und die Entwicklung einer Webanwendung zur Echtzeit-Demonstration machen diese Arbeit zu einem unverzichtbaren Beitrag im Bereich der künstlichen Intelligenz und ihrer Anwendung auf die Emotionserkennung, inklusive der Validierung und der erzielten Accuracy.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Ausgangssituation
- 1.2 Motivation und Zielsetzung
- 1.3 Gliederung
- 2 Theoretische Grundlagen
- 2.1 Psychologischer Aspekt
- 2.2 Anwendungsgebiete
- 2.3 Herausforderungen
- 3 Grundlagen künstlicher Intelligenz
- 3.1 Geschichte
- 3.2 Schwierigkeiten der Definition
- 3.3 Unterscheidung Machine Learning und künstliche Intelligenz
- 3.4 Drei Stufen der künstlichen Intelligenz
- 3.5 Machine Learning
- 3.5.1 Supervised und Unsupervised Learning
- 3.5.2 Reinforcement Learning
- 3.5.3 Ensemble Learning
- 3.6 Neuronale Netzwerke und Deep Learning
- 3.6.1 Allgemeiner Aufbau
- 3.6.2 Funktionsweise der Neuronen
- 3.6.3 Trainingsphase
- 3.6.4 Architekturen
- 3.6.4.1 Artificial Neural Network
- 3.6.4.2 Convolution Neural Network
- 3.6.4.3 Recurrent Neural Networks
- 3.7 Programmiersprache und Framework
- 4 Implementierung und Evaluierung
- 4.1 Datenbanken
- 4.1.1 Real-world Affective Faces Database
- 4.1.2 Facial Expression Research Group 2D
- 4.1.3 AffectNet
- 4.1.4 GoogleCC0
- 4.1.5 Japanese Female Facial Expression
- 4.1.6 Facial Expression Recognition 2013
- 4.2 Trainingsklasse
- 4.3 Hardware
- 4.4 Modelle
- 4.4.1 DeepEmotion
- 4.4.2 Distract Your Attention
- 4.4.3 Deep Attentive Center Loss
- 4.4.4 BasicNet
- 4.5 Gesamtergebnis
- 5 Entwicklung der Webanwendung
- 5.1 Frontend
- 5.2 Backend
- 5.3 Deploy
- 6 Schluss
- 6.1 Diskussion
- 6.2 Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit evaluiert verschiedene Verfahren zur Echtzeit-Erkennung von Emotionen anhand neuronaler Netze und Machine Learning. Ziel ist die Aufdeckung leistungsfähiger State-of-the-Art-Architekturen, deren detaillierte Analyse und Testung durch eigene Implementierung. Die Evaluierung erfolgt anhand verschiedener Datensätze und Bewertungsmaßstäbe, um das normative Bewertungsverfahren im Bereich des maschinellen Lernens zu erweitern. Zusätzlich wird eine Webanwendung zur Echtzeit-Erprobung der Modelle implementiert.
- Psychologische Grundlagen der Emotionserkennung
- Grundlagen der künstlichen Intelligenz und neuronaler Netze
- Evaluierung verschiedener State-of-the-Art Architekturen zur Emotionserkennung
- Entwicklung einer Webanwendung zur Echtzeit-Demonstration der Modelle
- Vergleich der Leistungsfähigkeit verschiedener Modelle und Datenbanken
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung stellt die Ausgangssituation der zunehmenden Mensch-Maschine-Interaktion und die Bedeutung der Emotionserkennung in diesem Kontext dar. Sie begründet die Notwendigkeit leistungsfähiger Emotionserkennungssysteme und beschreibt die Zielsetzung der Arbeit: die Evaluierung von State-of-the-art-Modellen und die Entwicklung einer Webanwendung. Die Gliederung der Arbeit wird ebenfalls vorgestellt.
2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel behandelt die psychologischen Aspekte der Emotionserkennung, analysiert die Beziehung zwischen emotionalem Zustand und Gesichtsausdruck, und erläutert die relevanten Faktoren für die Emotionserkennung. Es werden Anwendungsgebiete der Emotionserkennung aufgezeigt und die Herausforderungen für die Forschung diskutiert, darunter kulturelle Unterschiede im Emotionsausdruck.
3 Grundlagen künstlicher Intelligenz: Das Kapitel gibt einen historischen Überblick über die Entwicklung der künstlichen Intelligenz, beleuchtet die Schwierigkeiten bei deren Definition und unterscheidet zwischen künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Science. Es beschreibt die drei Stufen der künstlichen Intelligenz (schwach, allgemein, super) und erklärt detailliert die Funktionsweise neuronaler Netze und Deep Learning, inklusive verschiedener Architekturen (ANN, CNN, RNN) und Trainingsphasen.
4 Implementierung und Evaluierung: Dieses Kapitel beschreibt die Implementierung und Evaluierung von vier Modellen zur Emotionserkennung. Es werden verschiedene Datenbanken vorgestellt und deren Eigenschaften erläutert. Es werden die verwendeten Hardware-Ressourcen (GPU-Server) und die entwickelte Trainingsklasse zur effizienten Modellentwicklung beschrieben. Die Ergebnisse der Evaluierung der vier Modelle (DeepEmotion, DAN, DACL, BasicNet) werden präsentiert und verglichen, inklusive einer Diskussion der Ergebnisse und möglicher Fehlerquellen.
5 Entwicklung der Webanwendung: Dieses Kapitel beschreibt die Entwicklung einer Webanwendung zur Echtzeit-Demonstration der trainierten Modelle. Es erläutert die Architektur des Frontends (HTML, JavaScript, CSS) und des Backends (Flask), die Server-Client-Kommunikation und die Bereitstellung der Anwendung in der Cloud. Die Herausforderungen bei der Bereitstellung einer effizienten und kostengünstigen Webanwendung werden diskutiert.
Schlüsselwörter
Emotionserkennung, Neuronale Netze, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Machine Learning, Gesichtsausdruck, Echtzeitverarbeitung, Webanwendung, Datenbank, Evaluierung, State-of-the-art, Accuracy, Validierung.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Inhalt der Bachelorarbeit?
Die Bachelorarbeit evaluiert verschiedene Verfahren zur Echtzeit-Erkennung von Emotionen mithilfe neuronaler Netze und Machine Learning. Ziel ist die Aufdeckung leistungsstarker State-of-the-Art-Architekturen, deren detaillierte Analyse und Testung durch eigene Implementierung. Die Evaluierung erfolgt anhand verschiedener Datensätze und Bewertungsmaßstäbe, um das normative Bewertungsverfahren im Bereich des maschinellen Lernens zu erweitern. Zusätzlich wird eine Webanwendung zur Echtzeit-Erprobung der Modelle implementiert.
Welche Themenschwerpunkte werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Themenschwerpunkte:
- Psychologische Grundlagen der Emotionserkennung
- Grundlagen der künstlichen Intelligenz und neuronaler Netze
- Evaluierung verschiedener State-of-the-Art Architekturen zur Emotionserkennung
- Entwicklung einer Webanwendung zur Echtzeit-Demonstration der Modelle
- Vergleich der Leistungsfähigkeit verschiedener Modelle und Datenbanken
Was ist das Ziel der Einleitung?
Die Einleitung stellt die Ausgangssituation der zunehmenden Mensch-Maschine-Interaktion und die Bedeutung der Emotionserkennung in diesem Kontext dar. Sie begründet die Notwendigkeit leistungsfähiger Emotionserkennungssysteme und beschreibt die Zielsetzung der Arbeit: die Evaluierung von State-of-the-art-Modellen und die Entwicklung einer Webanwendung. Die Gliederung der Arbeit wird ebenfalls vorgestellt.
Was wird im Kapitel "Theoretische Grundlagen" behandelt?
Dieses Kapitel behandelt die psychologischen Aspekte der Emotionserkennung, analysiert die Beziehung zwischen emotionalem Zustand und Gesichtsausdruck, und erläutert die relevanten Faktoren für die Emotionserkennung. Es werden Anwendungsgebiete der Emotionserkennung aufgezeigt und die Herausforderungen für die Forschung diskutiert, darunter kulturelle Unterschiede im Emotionsausdruck.
Was ist der Inhalt des Kapitels "Grundlagen künstlicher Intelligenz"?
Das Kapitel gibt einen historischen Überblick über die Entwicklung der künstlichen Intelligenz, beleuchtet die Schwierigkeiten bei deren Definition und unterscheidet zwischen künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Science. Es beschreibt die drei Stufen der künstlichen Intelligenz (schwach, allgemein, super) und erklärt detailliert die Funktionsweise neuronaler Netze und Deep Learning, inklusive verschiedener Architekturen (ANN, CNN, RNN) und Trainingsphasen.
Was wird im Kapitel "Implementierung und Evaluierung" beschrieben?
Dieses Kapitel beschreibt die Implementierung und Evaluierung von vier Modellen zur Emotionserkennung. Es werden verschiedene Datenbanken vorgestellt und deren Eigenschaften erläutert. Es werden die verwendeten Hardware-Ressourcen (GPU-Server) und die entwickelte Trainingsklasse zur effizienten Modellentwicklung beschrieben. Die Ergebnisse der Evaluierung der vier Modelle (DeepEmotion, DAN, DACL, BasicNet) werden präsentiert und verglichen, inklusive einer Diskussion der Ergebnisse und möglicher Fehlerquellen.
Was beinhaltet die Entwicklung der Webanwendung?
Dieses Kapitel beschreibt die Entwicklung einer Webanwendung zur Echtzeit-Demonstration der trainierten Modelle. Es erläutert die Architektur des Frontends (HTML, JavaScript, CSS) und des Backends (Flask), die Server-Client-Kommunikation und die Bereitstellung der Anwendung in der Cloud. Die Herausforderungen bei der Bereitstellung einer effizienten und kostengünstigen Webanwendung werden diskutiert.
Welche Schlüsselwörter sind relevant für diese Arbeit?
Emotionserkennung, Neuronale Netze, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Machine Learning, Gesichtsausdruck, Echtzeitverarbeitung, Webanwendung, Datenbank, Evaluierung, State-of-the-art, Accuracy, Validierung.
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- Aziz Togru (Author), 2022, Echtzeit-Erkennung von Emotionen durch neuronale Netze und Machine Learning. Evaluation verschiedener Verfahren, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1407459
