В последние годы развитие технологий компьютерного зрения и искусственного интеллекта позволило значительно улучшить анализ видеоданных. Одним из важных направлений является исследование методов скелетизации и оценки мимики, что особенно актуально для систем автоматизированного прокторинга и мониторинга поведения пользователей. В данной работе проводится обзор современных методов обработки видеоданных и анализ эффективности их применения. Сравнительный анализ и тестирование показало, что наилучшие результаты продемонстрировали MediaPipe Pose для скелетизации движений и EmoNet для оценки мимики. Эти методы обеспечивают баланс между точностью, производительностью и требуемыми вычислительными ресурсами, а также демонстрируют высокую устойчивость к изменению условий съемки.

Торопов А.Г. (науч. рук. Самарин А.В.) Исследование и апробация методов скелетизации и оценки мимики // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15060