A. S. Dovbysh, І. V. Shelehov, D. V. Prylepa


A method of the emotional and mental person’s state recognition using facial image is considered. The fragments with eye and nose areas of the image are prompted for additional information obtaining. A forming of the input mathematical description of pattern recognition system by analyzing the left hemisphere and right hemisphere images of the human face is proposed. The preliminary process of forming training matrix by image brightness for a stable emotional and mental person’s state uses the whole images as well as corresponding fragments. Machine learning in the framework of information-extreme intellectual technologies is based on maximizing the information capacity of the recognition system. A criterion for the functional efficiency of machine learning uses a modified information measure Kullback as a functional of the accuracy characteristics of the two alternative solutions. An information-extreme algorithm for optimization geometrical parameters of recovering in radial basis of the feature space during the learning process hyperspherical
containers of recognition classes is developed by the categorical model of mapping involved in the learning process sets. Physical modeling results proved that the fragments of facial image are quite informative for the emotional and mental person’s state recognition.


information-extreme intelligent technology, computer diagnostic system, psychodiagnostics, learning, the criterion of the functional efficiency.


Шелехов І. В. Оптимізація параметрів навчання комп’ютеризованої системи діагностування емоційно-психічного стану людини / І. В. Шелехов, Д. В. Прилепа // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – 2014. – №1(65). – С. 161–167. 2. Ануашвили А. Н. Объективная психология на основе волновой модели мозга / А.Н. Ануашвили. – М. : Экон-Информ, 2008. – 292 с. 3. Анисимов Б. В. Распознавание и цифровая обработка изображений / Б. В. Анисимов, В. Д. Курганов, В. К. Злобин. – М. : Высшая школа, 1983. – 256 с. 4. Люггер Дж. Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем / Дж. Ф. Люггер. – М. : Вильямс, 2003. – 864 с. 5. Довбиш А. С. Основи проектування інтелектуальних систем : навчальний посібник / А. С. Довбиш. – Суми : СумДУ, 2009. – 171 с. 6. Шелехов І. В. Комп’ютеризована системи діагностування емоційно-психічного стану людини за фрагментами зображення обличчя / І. В. Шелехов, Д. В. Прилепа // Advanced information systems and technologies : матеріали третьої міжнародної науково-практичної конференції (Суми, 14–16 травня 2014 р.), AIST. – 2014. – С. 118–119. 7. Meneghini F. Clinical Facial Analysis Elements, Principles, and Techniques / F. Meneghini, P. Biondi. – Berlin : Springer, 2012. – 219 p. 8. George R. M. Facial Geometry: Graphic Facial Analysis for Forensic Artists / R. M. George. – Charles C Thomas Publisher, 2007. – 82 p. 9. Petta P. Emotion-Oriented Systems. The Humaine Handbook / P. Petta, C. Pelachaud, R. Cowie. – Berlin : Springer, 2011. – 816 p. 10. Andr E. Experimental methodology in emotion-oriented computing / E. André // IEEE Pervasive Computing. – 2011. – Vol. 10 (3). – P. 54–57. 11. Colmenarez A. J. Facial Analysis from Continuous Video with Applications to Human-Computer Interface / A. J. Colmenarez, Z. Xiong, T-S. Huang. – Berlin : Springer Science, 2004. – 134 p.

GOST Style Citations

Copyright (c) 2015 A. S. Dovbysh, І. V. Shelehov, D. V. Prylepa

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

Address of the journal editorial office:
Editorial office of the journal «Radio Electronics, Computer Science, Control»,
National University "Zaporizhzhia Polytechnic", 
Zhukovskogo street, 64, Zaporizhzhia, 69063, Ukraine. 
Telephone: +38-061-769-82-96 – the Editing and Publishing Department.

The reference to the journal is obligatory in the cases of complete or partial use of its materials.