Все статьи автора в журнале: Андриянов Н.А.

1. Разработка web-приложения с системами распознавания тональности текста и аутентификации по лицу

   Development of a web application with text sentiment recognition systems and facial authentication

   Номер: 2024 / 06

   Исмоилова М.В. | Ismoilova M.V. | Андриянов Н.А. | Andriyanov N.A. | Калажоков З.Х. | Kalajokov Z.H. | 191797@edu.fa.ru, naandriyanov@fa.ru, zaurpost@yandex.ru191797@edu.fa.ru, naandriyanov@fa.ru, zaurpost@yandex.ru

   Авторы статьи

   Authors

   Исмоилова М.В.

   Ismoilova M.V.

   Андриянов Н.А.

   Andriyanov N.A.

   Калажоков З.Х.

   Kalajokov Z.H.

   191797@edu.fa.ru, naandriyanov@fa.ru, zaurpost@yandex.ru

   191797@edu.fa.ru, naandriyanov@fa.ru, zaurpost@yandex.ru

   ---

   Разработка web-приложения с системами распознавания тональности текста и аутентификации по лицу

    

   УДК 004.852

   DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-6-283-287

    

   Рассмотрены особенности встраивания интеллектуальных моделей в web-приложение. Описаны практический опыт построения системы авторизации с системой распознавания лица пользователя, а также реализация модели распознавания тональности текстов. Аутентификационная система работает на базе сверточных нейронных сетей и обеспечивает точность распознавания 99,38 %. Анализ тестовой выборки текстов показал, что система распознавания тональности на базе искусственной нейронной сети обеспечивает точность 75 %. Приложение может быть использовано для восстановления доступа, а также удобно для пользователей, не запоминающих пароль и логин.

   ---

   Ключевые слова

   искусственный интеллект, компьютерное зрение, обработка естественного языка, нейронные сети, глубокое обучение

   Development of a web application with text sentiment recognition systems and facial authentication

   The features of embedding intelligent models into a web application are considered. The practical experience of building an authorization system with a user face recognition system, as well as the implementation of a text sentiment recognition model are described. The authentication system works at the basis of convolutional neural networks and provides recognition accuracy of 99,38 %. Analysis of a test sample of texts showed that the sentiment recognition system based on an artificial neural network provides an accuracy of 75 %. The application can be used to restore access, and also is also convenient for users who do not remember their password and login.

   ---

   Keywords

   artificial intelligence, computer vision, natural language processing, neural networks, deep learning