Данный репозиторий содержит код и информацию, связанную с внедрением модели распознавания эмоций в модуль искусственного интеллекта Артинтрек. Артинтрек - это образовательный комплекс по изучению основ искусственного интеллекта, который предоставляет интерактивные возможности для работы с нейросетями.
Основной целью данного проекта является интеграция модели распознавания эмоций в модуль Артинтрек с целью обеспечить возможность анализа эмоций пользователя в режиме реального времени. Это позволит создать интерактивную среду, где модуль будет взаимодействовать с пользователем в соответствии с его эмоциональным состоянием.
Например, если модуль Артинтрек используется в образовательных целях, знание эмоционального состояния пользователя может помочь улучшить усвоение материала. В зависимости от эмоций, которые модель распознает, модуль может предлагать дополнительные материалы, игры или задания, которые соответствуют эмоциональным потребностям пользователя. Например, если модель распознает, что пользователь испытывает скуку или недовольство, модуль может предложить интересные факты или задания, чтобы вызвать у пользователя больше интереса и вовлеченности.
Также, модуль может адаптировать свое поведение и взаимодействие с пользователем в соответствии с его эмоциональным состоянием. Например, если модель распознает, что пользователь испытывает радость или восторг, модуль может отреагировать на это положительными комментариями или поздравлениями, что поможет усилить положительные эмоции пользователя.
В целом, интеграция модели распознавания эмоций позволит модулю Артинтрек более эффективно взаимодействовать с пользователями, адаптироваться к их эмоциональному состоянию и создавать более увлекательную и персонализированную образовательную среду.
Репозиторий состоит из двух основных папок:
В этой папке содержится информация о процессе обучения модели нейронной сети для распознавания эмоций, а также пример использования окончательно обученной модели. С помощью предоставленного кода вы можете как обучить свою собственную модель, так и использовать предоставленную модель.
В папке "model" также присутствуют файлы README.md, которые содержат всю необходимую информацию, включая инструкции по установке и использованию модели, а также примеры кода для начала работы.
В этой папке содержится код, который позволяет программировать плату Trackduino для последующего взаимодействия с модулем Артинтрек. Здесь вы найдете примеры скетчей, которые демонстрируют работу модуля распознавания эмоций.
Первый скетч запускает режим распознавания эмоций в модуле, позволяя пользователю наблюдать за своими эмоциями в режиме реального времени. Второй скетч реализует логику работы робота, который повторяет эмоции пользователя.
Вся необходимая информация, включая инструкции по использованию кода и описание его функциональности, представлена в файлах README.md в папке "implementation". Дополнительно, в этой папке доступны видео, демонстрирующие работу решения.
Чтобы начать использование репозитория, рекомендуется следовать инструкциям, предоставленным в файлах README.md в каждой из папок "model" и "implementation". Эти файлы содержат информацию о необходимых зависимостях, установке и использовании моделей и кода.
Если у вас есть предложения или улучшения, вы можете создать ветку (branch) в репозитории, внести изменения и предложить свои изменения через пул-реквест (pull request). Мы приветствуем любой вклад и открыты к сотрудничеству.
Данный репозиторий распространяется под лицензией MIT, что означает, что вы можете свободно использовать, изменять и распространять его в соответствии с условиями лицензии.
Если у вас возникли вопросы или вам требуется дополнительная информация, вы можете связаться с нами по адресу [[email protected]].