НЕКЕРОВАНЕ РОЗПІЗНАВАННЯ ЕМОЦІЙНИХ СТАНІВ ОСІБ ЗА ДИНАМІКОЮ ПОЗИ НА ОСНОВІ САМОКОНТРОЛЬОВАНОГО КОНТРАСТНОГО НАВЧАННЯ - Кисіль, Тетяна; Зінченко, Ольга (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
У статті представлено результати дослідження, спрямованого на вирішення актуальної проблеми автоматизованого розпізнавання емоцій за умови відсутності великих масивів маркованих даних. Основна ідея роботи полягає у використанні некерованого підходу до навчання нейронних мереж, що дозволяє виявляти емоційні патерни безпосередньо з геометрії та кінетики людського тіла. У вступній частині обґрунтовано необхідність переходу від класичних методів навчання з учителем до самоконтрольованих підходів (Self-Supervised Learning), що зумовлено високою вартістю та суб’єктивністю ручної розмітки емоційних станів. Визначено об’єкт, предмет та мету дослідження, яка полягає у створенні швидкої та точної системи розпізнавання семи базових емоцій у відеопотоці. Розділ аналізу останніх досліджень демонструє, що існуючі рішення (OpenPose, MoveNet) успішно вирішують задачу оцінки пози, проте їх застосування для аналізу афективних станів зазвичай обмежене потребою у масштабних датасетах. Виявлено проблему, пов’язану з недостатньою увагою до некерованого вивчення саме емоційної складової рухів. У методичному розділі детально описано запропоновану гібридну архітектуру, що поєднує згорткову нейронну мережу (CNN) для просторового кодування поз та рекурентні блоки (LSTM) для аналізу часової динаміки. Ключовим елементом методології є впровадження структури SimCLR, де навчання відбувається через мінімізацію контрастної функції втрат NT-Xent. Математично обґрунтовано вплив температурного параметра на здатність моделі розрізняти візуально схожі пози (Hard Negatives), що забезпечує високу якість формування ознак у латентному просторі. Експериментальна частина статті містить опис процесу тестування на базі міжнародних наборів даних (RAVDESS, CK+). Описано етапи попередньої обробки відео за допомогою MediaPipe Holistic, нормалізацію координат та створення позитивних пар даних для контрастного навчання. Результати експериментів підтвердили високу ефективність методу: використання лише 10% розмічених даних для фінального дотренування дозволило досягти точності 78,5%. Окрему увагу приділено продуктивності системи, яка становить 42–45 FPS, що підтверджує можливість її використання в реальному часі. У висновках підсумовано наукову новизну роботи, яка полягає у адаптації методів контрастного навчання для задачі емоційної кінетики тіла, та окреслено практичні перспективи впровадження розробки в галузях соціальної робототехніки, безпекових систем та людино-машинних інтерфейсів.