Разработан софт для распознавания эмоций

Программное обеспечение распознает эмоции у людей по принципу FaceID на основе выражения лица. За счет считывания мимических мышц. Софт будет считывать стимулы (группы мимических мышц) и интенсивность их работы (напряжены или расслаблены). Таким образом по совокупности этих стимулов будут распознаваться эмоции, которые испытывает человек в данный момент.

Разработка позволит компаниям и индивидуальным пользователям автоматически распознавать эмоциональное состояние человека при большом объеме входных данных.

«Софт определяет семь базовых эмоций за счет разных алгоритмов распознавания, работающих в параллели, — прокомментировал Данила Ильин, студент НовГУ по направлению «Информатика и вычислительная техника», один из разработчиков программы. — Это алгоритм по FACS (системе определения эмоций при помощи научной системы кодирования лицевых движений). Несколько математических моделей, что определяют стимулы и их интенсивность. И искусственный интеллект, который так же способен считывать и анализировать мимику и делать выводы на основе полученных данных».

Развитие технологий в области искусственного интеллекта и BIG DATA привело к созданию инструментов, способным анализировать и интерпретировать эмоциональные состояния человека. И разработанная в НовГУ программа может быть с успехом задействована в маркетинге, образовании, здравоохранении, сфере развлечений и в других сферах. Например, рекламщикам программа поможет лучше понять реакцию потребителей на свои продукты и кампании.

Образовательным учреждениям — повысить эффективность обучения и поддерживать психологический комфорт студентов. Медицинским учреждениям, специалистам в области психологии, психиатрии — диагностировать и мониторить эмоциональное состояние пациентов. Разработчикам приложений — интегрировать функционал распознавания эмоций в свои продукты для улучшения пользовательского опыта. А индивидуальным пользователям — отслеживать свое эмоциональное состояние.

«Во время каких-либо заболеваний (например, инсульта) коэффициенты интенсивности стимулов не будут показывать какую-то конкретную эмоцию, а только наиболее возможную. Доктора в таких случаях смогут использовать этот продукт для определения степени восстановления функции мимических мышц у пациента», — объяснил на примере применения софта в медицине Данила Ильин.

Как добавили разработчики, сегодня в мире уже успешно используются аналогичные ИТ-продукты по распознаванию эмоций. Например, EmoDetect, Visage Tehnologies, FaceReader. Новый софт ничем не уступает им по качеству (используется алгоритм распознавания FACS). И, кроме того, быстро, легко интегрируется в экосистему клиента через API и более адаптирован на русский язык.

На данный момент разработана бета-версия программы, успешно проведены тесты. Следующим этапом работы над проектом станет обучение искусственного интеллекта распознаванию еще большего количества эмоций. Это станет возможным за счет средства гранта «Студенченский стартап», который выиграла команда разработчиков со своим проектом в 2023 году.

В состав команды вошли научный руководитель проекта Луков Михаил Юрьевич, психолог, нейроисследователь; десктоп-разработчик Кирилл Васильев и Данила Ильин, технический лидер, студенты университета.

НовГУ

40 статей

Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого (НовГУ) — крупнейший вуз Новгородской области, основанный в 1993 году и расположенный в Великом Новгороде. Участник программы «Приоритет 2030» с проектами «Материалы и технологии нового поколения для СВЧ ЭКБ» и «Масштабируемая сеть беспилотных маршрутов». Среди других крупных проектов — инновационный научно-технологический центр «Интеллектуальная электроника – Валдай» (позволяет решать задачи, поставленные правительством страны: импортозамещение, независимость российского производства от иностранных технологий и увеличение экспортной продукции). Резиденты ИНТЦ занимаются высокотехнологичными разработками в сфере медицины, ОПК, ТЭК, а также сельского и лесного хозяйства.

Показать больше

Закладка

Скопировать ссылку

Email

Печать

Twitter

VK

Telegram