This article discusses the development of a system for recognizing the emotional state of employees using computer vision and artificial intelligence methods on the Raspberry Pi platform. The authors conducted an extensive bibliographic review on the topic of pattern recognition based on convolutional neural networks. The deep neural network FaceNet is studied, which transforms facial images into compact embeddings (feature vectors), which allows for efficient tasks of face recognition, identity verification and clustering. The proposed system integrates face recognition and emotion analysis algorithms to monitor the emotional state of employees in real time. The OpenCV library is used as the main tool for image processing, and the DeepFace model is used for emotion analysis. In this study, deep neural networks and the Facenet model architecture are studied. A software solution is implemented on a Raspberry Pi single-board computer, which ensures the compactness and autonomy of the system, which makes it convenient for use in various work environments. The obtained results demonstrate the possibility of effective emotion recognition in real time with data analytics in a single-board device, which determines the use in personnel management in order to improve the comfort and productivity of employees.В данной статье рассматривается разработка системы распознавания эмоционального состояния сотрудников с использованием методов компьютерного зрения и искусственного интеллекта на платформе Raspberry Pi. Авторами проведен библиографический обзор по теме распознавания образов на основе конволюционных нейронных сетей. Исследована глубокая нейронная сеть FaceNet, которая преобразует изображения лиц в компактные вложения (векторы признаков), что позволяет эффективно выполнять задачи распознавания лиц, проверки личности и кластеризации. Предлагаемая система интегрирует алгоритмы распознавания лиц и анализа эмоций для мониторинга психоэмоционального состояния сотрудников в реальном времени. В качестве основного инструмента для обработки изображений используется библиотека OpenCV, а для анализа эмоций – модель DeepFace. По данному исследованию проведен библиографический обзор глубоких нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, изучена архитектура модели Facenet. Реализация на Raspberry Pi обеспечивает компактность и автономность работы системы, что делает её удобной для применения в различных рабочих средах. Проведён анализ точности алгоритмов в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, а также рассмотрены возможные способы оптимизации производительности. Полученные результаты демонстрируют возможность эффективного распознавания эмоций в реальном времени, что может быть использовано для повышения комфорта и продуктивности сотрудников.Бұл мақалада Raspberry Pi платформасында компьютерлік көру және жасанды интеллект әдістерін пайдалана отырып, қызметкерлердің эмоционалдық күйін тану жүйесін әзірлеу талқыланады. Авторлар конволюционды нейрондық желілер негізінде үлгіні тану тақырыбына библиографиялық шолу жүргізді. FaceNet терең нейрондық желісі зерттеледі, ол бет кескіндерін ықшам кірістірулерге (функция векторлары) түрлендіреді, және тұлғаны тану, жеке басын тексеру, кластерлеу тапсырмаларын тиімді орындауға мүмкіндік береді. Ұсынылып отырған жүйе нақты уақыт режимінде қызметкерлердің эмоционалдық жағдайын бақылау үшін бет-әлпетті тану және эмоцияны талдау алгоритмдерін біріктіреді. Кескінді өңдеудің негізгі құралы ретінде OpenCV кітапханасы, ал эмоцияны талдау үшін DeepFace моделі қолданылады. Осы зерттеудің негізінде терең нейрондық желілерге, конволюционды нейрондық желілерге библиографиялық шолу жүргізіліп, Facenet моделінің архитектурасы зерттелді. Raspberry Pi жүйесінде енгізу жүйенің жинақылығы мен автономиясын қамтамасыз етеді, бұл оны әртүрлі жұмыс орталарында қолдануға ыңғайлы етеді. Шектеулі есептеу ресурстары жағдайында алгоритмдердің дәлдігі талданып, өнімділікті оңтайландырудың ықтимал жолдары қарастырылды. Нәтижелер нақты уақытта эмоцияларды тиімді тану мүмкіндігін көрсетеді, оны қызметкерлердің жайлылығы мен өнімділігін арттыру үшін пайдалануға болады
