<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2021.34.3.010</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">1000</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Распознавание эмоций на изображениях и искусственные иммунные системы</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Emotion recognition in images and artificial immune systems</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0002-0292-9388</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Нуриахметов</surname>
              <given-names>Артур Ильшатович</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Nuriakhmetov</surname>
              <given-names>Artur Ilshatovich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>nu7530@mail.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Богданова</surname>
              <given-names>Диана Радиковна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Bogdanova</surname>
              <given-names>Diana Radikovna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>dianochka7bog@mail.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-2</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">Уфимский государственный авиационный технический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Ufa State Aviation Technical University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-2">
        <aff xml:lang="ru">Уфимский государственный авиационный технический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Ufa State Aviation Technical University</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2021.34.3.010</elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=1000"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>В статье приведены результаты применения одного из методов искусственных иммунных систем к задаче распознавания эмоций человека по его мимике на изображениях. Искусственные иммунные системы – специальная концепция, в основе которой лежат различные принципы естественной иммунной системы млекопитающих. За счет своего разнообразия, подобным системам удалось достигнуть высоких результатов во множестве различных задач. Поэтому весьма интересным является вопрос об их эффективности в такой задаче, как распознавание эмоций. Так, в данном исследовании, используя один из методов искусственных иммунных систем, удалось достигнуть максимальной точности в 80 % для задачи распознавания 7 базовых эмоций Пола Экмана. Эти показатели были достигнуты на наборе данных Cohn–Kanade+. Для построения подобной системы, в исследовательской работе были рассмотрены наиболее популярные подходы к распознаванию эмоций на изображениях, а также ключевые концепции типизации эмоций. В предлагаемой модели использовался подход на основе компьютерного зрения, с использованием лицевой разметки по 68 точкам. Полученные координаты точек лица были преобразованы в 136 вещественных признаков, а затем, их число было сокращено до 25 признаков при помощи метода главных компонент. Дальнейшим направлением исследования будет являться поиск наиболее эффективного метода из класса методов искусственных иммунных систем для задачи распознавания эмоций на изображениях.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>This research paper presents the results of applying one of the methods of artificial immune systems to the problem of recognizing human emotions by facial expressions in images. Artificial immune systems are a special concept based on a different principles of the natural immune system of mammals. Due to their diversity, artificial immune systems have managed to achieve high results in many different tasks. Therefore, the question of their effectiveness in such tasks as the problem of emotions recognition is very interesting. In this study, using one of the methods of artificial immune systems, it was possible to achieve a maximum accuracy of 80% for the task of recognizing the 7 basic emotions of Paul Ekman. These metrics were achieved on the Cohn–Kanade+ dataset. To build such a system, the research work considered the most popular approaches of recognizing emotions in images, and also, this work considered the key concepts of emotion classification. In the proposed model, a computer vision-based approach was used using 68-point facial landmarks. The obtained coordinates of the points on the face were transformed into 136 real features, and then, their number was reduced to 25 features using the method of principal components. A further direction of research will be the search for the most effective method of artificial immune systems for the problem of recognizing emotions in images.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>искусственная иммунная система</kwd>
        <kwd>распознавание эмоций</kwd>
        <kwd>разметка лица</kwd>
        <kwd>компьютерное зрение</kwd>
        <kwd>концепции типизации эмоций</kwd>
        <kwd>обработка изображений</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>artificial immune system</kwd>
        <kwd>emotion recognition</kwd>
        <kwd>facial landmarks</kwd>
        <kwd>computer vision</kwd>
        <kwd>emotion classification concepts</kwd>
        <kwd>image processing</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Результаты исследований, приведенные в статье, получены в рамках выполнения грантов РФФИ 18-07-00193, 19-07-00709 и государственного задания № FEUE-2020-0007</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The results of research presented in the article obtained in the performance RFFI grants 18-07-00193, 19-07-00709 and state assignment No. FEUE-2020-0007 </funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Нуриахметов А. И., Богданова Д. Р. Искусственные иммунные системы и распознавание эмоций. Оригинальные исследования. 2020;10(12):174-184. Доступно по: https://ores.su/ru/journals/oris-jrn/2020-oris-12-2020/a230163. (дата обращения: 15.03.2021)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Lindquist K. A., Siegel E. H., Quigley K. S., Barrett L. F. The hundred-year emotion war: are emotions natural kinds or psychological constructions? Comment on Lench, Flores, and Bench (2011). 2013. DOI: 10.1037/a0029038</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Wundt W. M., Judd C. H. Outlines of psychology. Engelmann. 1902.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Russell J. A. A circumplex model of affect. Journal of personality and social psychology. 1980;39(6):1161. DOI: 10.1037/h0077714</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Jack R. E., Garrod O. G. B., Schyns P. G. Dynamic facial expressions of emotion transmit an evolving hierarchy of signals over time. Current biology. 2014;24(2):187-192. DOI:10.1016/j.cub.2013.11.064</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">James W. The principles of psychology. Cosimo, Inc. 2007.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Friesen E., Ekman P. Facial action coding system: a technique for the measurement of facial movement. Psychology. 1978.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Bartlett M. S., Hager J. C., Ekman P., Sejnowski T. J. Measuring facial expressions by computer image analysis. Psychophysiology. 1999;36(2):253-263. DOI: 10.1017/s0048577299971664</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Saha C., Ahmed W., Mitra S., Mazumdar D., Mitra S. Facial Expressions: A Cross‐Cultural Study. Emotion Recognition. 2015:69-87. DOI: 10.1002/9781118910566.ch3</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Tarnowski P., Kołodziej M., Majkowski A., Rak R. J. Emotion recognition using facial expressions. Procedia Computer Science. 2017;108:1175-1184. DOI:10.1016/j.procs.2017.05.025</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Бобе А. С., Конышев Д. В., Воротников С. А. Система распознавания базовых эмоций на основе анализа двигательных единиц лица. Инженерный журнал: наука и инновации. 2016;9(57). Доступно по: http://engjournal.ru/catalog/mesc/rmrs/1530.html DOI: 10.18698/2308-6033-2016-09-1530 (Дата обращения 20.04.2021)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit12">
        <label>12</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Golzadeh H., Faria D. R., Manso L. J., Ekárt A., Buckingham C. D. Emotion recognition using spatiotemporal features from facial expression landmarks. 2018 International Conference on Intelligent Systems (IS). 2018:789-794 DOI: 10.1109/IS.2018.8710573</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit13">
        <label>13</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Munasinghe M. I. Facial expression recognition using facial landmarks and random forest classifier. 2018 IEEE/ACIS 17th International Conference on Computer and Information Science (ICIS). 2018:423-427. DOI: 10.1109/ICIS.2018.8466510</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit14">
        <label>14</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Fama K. Automatic Analysis of Facial Action. 2018.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit15">
        <label>15</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Lucey P., Cohn J. F., Kanade T., Saragih J., Ambadar Z., Matthews I. The extended cohn-kanade dataset (ck+): A complete dataset for action unit and emotion-specified expression. 2010 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition-workshops. 2010:94-101. DOI: 10.1109/CVPRW.2010.5543262</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit16">
        <label>16</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Zuiderveld K. Contrast limited adaptive histogram equalization. Graphics gems. 1994:474-485. DOI: 10.1016/B978-0-12-336156-1.50061-6</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit17">
        <label>17</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Viola P., Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the 2001 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition. 2001;1:I-I. DOI: 10.1109/CVPR.2001.990517</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit18">
        <label>18</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Kazemi V., Sullivan J. One millisecond face alignment with an ensemble of regression trees. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition 2014. 2014:1867-1874. DOI: 10.13140/2.1.1212.2243</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit19">
        <label>19</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Çeliktutan O., Ulukaya S., Sankur B. A comparative study of face landmarking techniques. EURASIP Journal on Image and Video Processing. 2013;2013(1):1-27. DOI: 10.1186/1687-5281-2013-13</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit20">
        <label>20</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Rohith R. S., Pratiba D., Ramakanth P. K. Facial Expression Recognition using Facial Landmarks: A Novel Approach. Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal. 2020;5(5):24-28. DOI: 10.25046/aj050504</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit21">
        <label>21</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Schmidt B. H. Artificial Immune Systems: Applications, Multi-Class Classification, Optimizations, and Analysis. 2017.</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>