![]()
Miss Content
V.I.P. |
Зарегистрирован: 05.03.2010
Сообщений: 7881
|
Обратиться по нику
|
| Miss Content |
Ответить с цитатой | | |
|
На лице человека отображаются любые эмоции, как бы человек ни старался их скрыть. Обычные эмоции может распознать как человек, так и машина, но сейчас речь идет о микровыражениях, мимике лица, которая практически незаметна для окружающих. Сейчас разработан алгоритм, выявляющих эти мини-эмоции, и распознающий их.
Ранее это умели делать (и то не слишком хорошо) только тренированные профессионалы — полицейские, работники спецслужб, психологи. Теперь это же могут делать и машины, причем с большей точностью, чем люди. Автором проекта по изучению микровыражений и обучению компьютеров идентификации таких эмоций является Сяобаи Ли (Xiaobai Li) из Университета Оулу, Финляндия и несколько его коллег.
Команда смогла создать и проверить в работе первую систему, способную обнаружить и идентифицировать микровыражение, минимальную мимику лица человека. Причем машина выполняет эту задачу лучше, чем люди. Разработка подобной технологии стала возможной благодаря прогрессу в сфере искусственного интеллекта и когнитивного обучения. Сам алгоритм был бы бесполезен без большой базы данных, которая используется для обучения машин.
Так, первой задачей Ли и коллег была разработка базы данных видео с демонстрацией микровыражений лица человека в реальных условиях. Это сделать сложнее, чем сказать. Желание скрыть свои эмоции появляется у человека не так часто, а на камеру это сделать еще тяжелее. Но базу составлять нужно, поскольку микроэмоции значительно отличаются от обычной мимики.
Ли с коллегами решили попробовать такой метод: группу из 20 добровольцев попросили просмотреть несколько видео, которые обычно вызывают сильные эмоции у человека. При этом людям сказали, что они будут должны заполнить очень большой опросник, детально описывая каждую проявленную эмоцию. И большинство добровольцев скрывали свои чувства под маской безразличия.
Так поступили 16 из 20 человек, принявших участие в исследовании. Всего было зафиксировано 164 проявления микроэмоций, все это фиксировалось на камеру, сьемка велась со скоростью около 100 fps. Затем команда связала эмоции каждого человека с эмоциональным содержанием видео, разработав базу, которая и использовалась для обучения машин.
Для компьютерной системы задача распознавания микроэмоций делится на две части. Первая — определить изменение выражение лица человека и описать его, как микроэмоцию. Второе — идентифицировать микроэмоцию. Первая задача решилась путем сопоставления действительно безэмоционального выражения лица человека с изображениями микромимики. Любое изменение выражения лица определялось как микроэмоция.
Вторая задача, распознавание эмоций, была еще более сложной. Команда решила усилить микромимику путем фиксации движения частей лица во время изменения выражения. Основное внимание уделялось именно тем частям лица, которые определяют выражение эмоции, а не просто движутся. Затем алгоритм научили определять эмоции как позитивные, негативные или выражение удивления.
После того, как все было готово, разработчики решили сравнить, насколько хорошо люди справляются с задачей выявления и идентификации микроэмоций. После проведения ряда тестов разработчики убедились, что машины справляются с этим лучше, чем люди. Речь идет о превосходстве компьютеров как в выявлении микроэмоций, так и в их идентификации.
Где можно применить разработку? Здесь как раз особых вопросов нет — технология может использоваться в качестве детектора лжи, в правоохранительных органах, психотерапии, собеседованиях. Если уже фантазировать, то можно представить себе работу с таким алгоритмом, используя гаджет типа Google Glass. |
|
|
|
|
