Діагностика емоційного стану дітей на основі нейромережевого аналізу їх малюнків

Abstract

Емоційний стан дитини є складним, багатовимірним конструктом: він відображається у виборі кольору, композиції, символічних образах та штрихах малюнка, що формуються у нелінійному, хаотичному творчому процесі. У практичній психології однією з найпоширеніших проективних методик є аналіз дитячих малюнків. Передбачається, що дитина несвідомо переносить переживання у символіку зображення, дозволяючи фахівцю виявити радість, тривожність, агресію чи депресивні тенденції. Традиційний психологічний аналіз дитячих малюнків спирається на суб’єктивну інтерпретацію і масштабується для масового скринінгу. У роботі пропонується нейромережева мультимодальна гібридна модель автоматизованої діагностики емоцій, що поєднує чотири взаємодоповнюючі канали ознак. Глобальний контекст зображення витягує нейронна мережа EfficientNet-B3, яка описує форму, текстуру та конфігурацію сцени. Локальні семантично значущі об’єкти визначає нейронна мережа YOLOv8, що розширена до 55 класів на відкритому датасеті ESRA та агрегує їх у кількісні ознаки, що відповідають трьом емоційним суперкласам. Колірна палітра описується статистикою HSV-простору, де обчислюються числові характеристики яскравості, насиченості та частки домінуючих відтінків. Геометрія та характер ліній кодуються композиційними та графічними метриками, що визначають розташування фігур, хаотичність ліній та щільність штрихів. Для адаптивного зважування вкладу каналів введено полегшений шар уваги, що формує 256-мірний об’єднаний вектор ознак. Механізм уваги адаптивно визначає, наскільки велика інформативність кожного каналу для конкретного малюнка, і формує єдиний вектор. Підсумковий класифікатор на основі багатошарового персептрона (MLP) зіставляє малюнок однієї з трьох емоційних категорій – «Радість», «Тривога/Депресія», «Гнів/Агресія», досягаючи точності 80–85 % на суміщеному тестовому наборі. Ключовою перевагою є інтерпретований JSON-звіт, що містить ймовірності класів, a-ваги уваги та числові індикатори кольору, композиції виявлених об’єктів, що полегшує практичне використання результатів психологом та підвищує довіру до моделі.