РАСПОЗНАВАНИЕ АГРЕССИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ И ЕГО ВЛИЯНИЕ НА ПСИХОЭМОЦИОНАЛЬНОЕ СОСТОЯНИЕ НАБЛЮДАЕМЫХ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2024-135-6-114-122Ключевые слова:
виктимизация, PoseNET, искусственный интеллект, психоэмоциональное состояние, агрессивное поведениеАннотация
В данной статье проведены исследования по задаче выявления в автоматическом режиме фактов агрессивного поведения. Разобраны особенности и последствия буллинга. Разработана программная модель искусственного интеллекта для распознавания психоэмоционального состояния наблюдаемых на видео. Целью данной работы является исследования в области прикладного компьютерного зрения и анализ влияния агрессивного поведения на психоэмоциональное состояние людей. Проблема агрессивного поведения и буллинга в школах остаётся актуальной. Полученные результаты дают новые данные для понимания этой проблемы и предлагают способы по уменьшению её последствий. Собранные данные и полученные результаты окажут влияние на изучение психосоциальных факторов буллинга, мониторинг динамики взаимодействия между субъектами видеонаблюдения, разработку превентивных мер по недопущению буллинга.
Библиографические ссылки
[1] Parrott D. J., Zeichner A. Effects of alcohol and trait anger on physical aggression in men //Journal of Studies on Alcohol. – 2002. – V. 63. – № 2. – P. 196-204.
[2] Allen J. J., Anderson C. A. Aggression and violence: Definitions and distinctions //The Wiley handbook of violence and aggression. – 2017. – P. 1-14.
[3] McCarthy R. J., Elson M. A conceptual review of lab-based aggression paradigms
//Collabra: Psychology. – 2018. – V. 4. – № 1.
[4] Serrano Gracia, I., Deniz Suarez, O., Bueno Garcia, G., Kim, T. K. Fast fight detection //PloS one. – 2015. – V. 10. – № 4. – P. e0120448.
[5] Zhou, P., Ding, Q., Luo, H., Hou, X. Violence detection in surveillance video using low-level features //PLoS one. – 2018. – V. 13. – № 10. – P. e0203668.
[6] Carneiro, S. A., da Silva, G. P., Guimaraes, S. J. F., Pedrini,H. Fight detection in video sequences based on multi-stream convolutional neural networks //2019 32nd SIBGRAPI conference on graphics, patterns and images (SIBGRAPI). – IEEE, 2019. – P. 8-15.
[7] Febin I. P., Jayasree K., Joy P. T. Violence detection in videos for an intelligent surveillance system using MoBSIFT and movement filtering algorithm //Pattern Analysis and Applications. – 2020. – V. 23. – № 2. – P. 611-623.
[8] Marinoiu, E., Zanfir, M., Olaru, V., Sminchisescu, C. 3d human sensing, action and emotion recognition in robot assisted therapy of children with autism //Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. – 2018. – P. 2158-2167.
[9] Sarzosa M., Urzúa S. Bullying among adolescents: The role of cognitive and non- cognitive skills. — National Bureau of Economic Research, 2015. — № w21631.
[10] Fung A.L.C. Adolescent reactive and proactive aggression, and bullying in Hong Kong: prevalence, psychosocial correlates, and prevention // Journal of Adolescent Health. — 2019. — Vol. 64, № 6. — P. S65-S72.
[11] Husky M.M., Delbasty E., Bitfoi A., Carta M.G., Goelitz D., Koç C., Lesinskiene S., Mihova Z., Otten R., Kovess-Masfety V. Bullying involvement and self-reported mental health in elementary school children across Europe // Child abuse & neglect. — 2020. — Vol. 107. — P. 104601.
[12] Wolke D., Lereya S.T., Fisher H.L., Lewis G., Zammit S. Bullying in elementary school and psychotic experiences at 18 years: a longitudinal, population-based cohort study // Psychological medicine. — 2014. — Vol. 44, № 10. — P. 2199.
[13] Boden J.M., van Stockum S., Horwood L.J., Fergusson D.M. Bullying victimization in adolescence and psychotic symptomatology in adulthood: evidence from a 35-year study // Psychological Medicine. — 2016. — Vol. 46, № 6. — P. 1311—1320.
[14] Yang T., Guo L., Hong F., Wang Z., Yu Y., Lu C. Association between bullying and suicidal behavior among Chinese adolescents: an analysis of gender differences // Psychology research and behavior management. — 2020. — Vol. 13. — P. 89.
[15] Zhao, H., Torralba, A., Torresani, L., Yan, Z. Hacs: Human action clips and segments dataset for recognition and temporal localization //Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. – 2019. – P. 8668-8678.
[16] Y. Amirgaliyev, Y. Krak, I. Bukenova, B. Kazangapova, and G. Bukenov, “Determining the Psycho-Emotional State of the Observed Based on the Analysis of Video Observations,” Eastern-European J. Enterp. Technol., vol. 1, no. 2(127), pp. 45–53, 2024, doi: 10.15587/1729-4061.2024.296500.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Индира Букенова

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.