Implementation of the identification and recognition system cognitive behavior of the observed

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article describes and analyzes the development of a system for identifying and recognizing the cognitive behavior of students to determine interest in facial expressions. The purpose of the study is to find suitable technologies for the implementation of this system. The definition of emotions will allow organizing control over the quality of the educational process, conducting statistics on the cognitive behavior of students during classes, and showing the level of interest of students in the material presented. The identification system will automatically determine and register the time of arrival and departure of students in real time. Based on the joint application of the Viola – Jones method and the nearest neighbors method using histograms of centrally symmetric local binary images, a system for face recognition in a real-time video sequence has been developed. The structure of the project is described and the software is developed in the Python programming language using the Keras open-source library. The developed system consists of two subsystems: an identification system and a cognitive behavior recognition system. The scientific novelty lies in an integrated approach to the development and research of algorithms for real-time face recognition and identification for solving applied problems.

About the authors

Oleg Mikhailovich Demidenko

Francisk Skorina Gomel State University

ORCID iD: 0000-0002-0601-0758
Scopus Author ID: 6602779227
ResearcherId: AAD-2488-2019
104 Sovetskaya St., Gomel 246028, Belarus

Natallia A. Aksionova

Francisk Skorina Gomel State University

ORCID iD: 0000-0002-1558-3064
104 Sovetskaya St., Gomel 246028, Belarus

Andrei Valer`evich Varuyeu

Francisk Skorina Gomel State University

ORCID iD: 0000-0003-0235-0875
Scopus Author ID: 57426557700
104 Sovetskaya St., Gomel 246028, Belarus

References

  1. Demidenko O. M., Aksionova N. A. Development of a machine vision system for image recognition of design estimates. Nonlinear Phenomena in Complex Systems, 2022, vol. 25, iss. 2, pp. 159–167. https://doi.org/10.33581/1561-4085-2022-25-2-159-167
  2. Badrinarayanan V., Kendall A., Cipolla R. SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017, vol. 39, iss. 12, pp. 2481–2495. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2016.2644615
  3. Viola P., Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2001, vol. 1, pp. 511–518. https://doi.org/10.1109/CVPR.2001.990517
  4. Shapiro L., Stockman G. Computer Vision. London, Pearson, 2006. 752 p.
  5. Aksionova N. A., Demidenko O. M., Voruev A. V. Implementation of a system for determining students’ emotions by their facial expressions. Proceedings of Francisk Skorina Gomel State University. Natural Sciences, 2022, iss. 3 (132), pp. 82–87 (in Russian).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».