Распознавание эмоций человека по мимике его лица является важной научно-исследовательской проблемой, которая охватывает множество областей и дисциплин, такие как компьютерное зрение, искусственный интеллект, медицина, психология и безопасность. В статье приведен аналитический обзор баз видеоданных выражений лица и подходов к распознаванию эмоций по выражениям лица, которые включают в себя три основных этапа анализа изображений, такие как предварительная обработка, извлечение признаков и классификация. Представлены как традиционные подходы к распознаванию эмоций человека по визуальным признакам лица, так и подходы, основанные на глубоком обучении с использованием глубоких нейронных сетей. Приведены современные результаты некоторых существующих алгоритмов. При обзоре научно-технической литературы упор главным образом делался на источники, содержащие теоретическую и исследовательскую информацию рассматриваемых методов, а также сравнение традиционных методов и методов на основе глубоких нейронных сетей, которые подкреплены экспериментальными исследованиями. Анализ научно-технической литературы, описывающий методы и алгоритмы анализа и распознавания выражений лица, а также результаты мировых научных исследований показали, что традиционные методы классификации выражений лица уступают по скорости и точности искусственным нейронным сетям. Основные вклады данного обзора заключаются в следующем: предоставление общего понимания современных подходов к распознаванию выражений лиц, которое позволит новым исследователям понять основные компоненты и тенденции в области распознавания выражений лиц; сравнение результатов мировых научных исследований показало, что комбинирование традиционных подходов и подходов, основанных на глубоких нейронных сетях показывают лучшую точность классификации, однако лучшими методами классификации являются искусственные нейронные сети. Статья может быть полезна специалистам и исследователям в области компьютерного зрения. Ключевые слова предварительная обработка изображений, классификация, распознавание выражений лица, извлечение признаков, глубокие нейронные сети, компьютерная паралингвистика Благодарности Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда РНФ (проект № 18-11-00145).

Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Mechanics and Optics, 2018, vol. 18, no. 2, pp. 346-349 (in Russian). doi: 10.17586/2226-1494-2018 Abstract Nowadays there are a lot of continuous studies on the correct viseme classes to be used for the most effective automatic lipreading. The paper proposes a structured approach for the development of speaker-dependent classes of visemes. This method

Introduction: In recent years, sentiment analysis has found practical application in many areas, such as evaluating the quality of products and services based on customers’ online reviews, analyzing negative emotions in messages, forecasting stock markets or political situations based on news data. In this regard, a large number of systems and methods for Russian text sentiment analysis are being developed. Purpose: A detailed review of approaches, and comparative analysis of available databases in the field of Russian text sentimental analysis. Results: Our analytical review of the approaches to Russian text data sentiment analysis has shown that there are a large number of ways for preprocessing, vectorization and machine classification of the text data. Studying the available databases shows that the Russian text sentimental analysis is less developed than that for other major world languages. Studying the existing software systems for Russian text analysis reveals their low accuracy compared to English, which can be caused by the sophisticated structure of Russian. Discussion: In our further research, we plan to implement sentiment analysis of spoken speech using audio data. To do this, we will need to obtain a spelling transcription of speech for each speaker.