Розглядається метод розпізнавання емоційно-психічного стану людини за зображеннями її обличчя. При цьому запропоновано для одержання додаткової інформації використовувати такі фрагменти зображення обличчя людини, які включають зони очей і носу. Формування вхідного математичного опису системи розпізнавання здійснюється шляхом аналізу лівопівкульних та правопівкульних зображень обличчя людини. При цьому попередньо для стабільного емоційно-психічного стану особи формується навчальна матриця яскравості зображення, як всього обличчя, так і його відповідних фрагментів. Машинне навчання здійснюється в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології, що грунтується на максимізації інформаційної спроможності системи розпізнавання. Як критерій функціональної ефективності машинного навчання використано модифіковану інформаційну міру Кульбака, яка розглядається як функціонал від точнісних характеристик двохальтернативних рішень. За побудованою категорійною моделлю у вигляді відображення множин, задіяних в процесі навчання, розроблено інформаційно-екстремальний алгоритм оптимізації геометричних параметрів гіперсферичних контейнерів класів розпізнавання, що відновлюються в процесі навчання в радіальному базисі простору ознак. За результатами фізичного моделювання доведено, що фрагменти обличчя є достатньо інформативними при розпізнаванні емоційно-психічного стану людини

інформаційно-екстремальна інтелектуальна технологія, комп’ютеризована система діагностування, психодіагностування, навчання, критерій функціональної ефективності