Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Российские ученые научили искусственный интеллект анализировать эмоции участников онлайн-мероприятий
Исследователи НИУ ВШЭ предложили новый нейросетевой метод распознавания эмоций и вовлеченности людей. Алгоритмы строятся на основе анализа видеоизображений лиц и превосходят по точности известные аналоги. Разработанные модели подходят для малопроизводительного оборудования, в том числе для мобильных устройств. Результаты работы могут быть внедрены в системы теле-конференц-связи и онлайн-обучения для анализа вовлеченности и эмоций участников.
Итоги исследования опубликованы в IEEE Transactions on Affective Computing. Пандемия Covid-19 привела к активному развитию инструментов онлайн-видео-конференц-связи и систем электронного обучения (e-learning). Технологии искусственного интеллекта могут помочь преподавателям дистанционно контролировать вовлеченность участников мероприятия. Сейчас алгоритмы анализа поведения студентов и выявления вовлеченности в онлайн-среде изучают специалисты в области интеллектуального анализа данных для образования.
Среди инструментов анализа наибольшей популярностью пользуются автоматические методы, основанные на технологиях компьютерного зрения. В частности, считается, что на качество многих e-learning-систем большое влияние может оказать распознавание эмоций и вовлеченности участников на основе видеоаналитики.
В рамках проекта Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ «Нейросетевые алгоритмы анализа динамики эмоционального состояния и вовлеченности учеников на основе данных видеонаблюдения» ученые разработали новый нейросетевой алгоритм распознавания эмоций и вовлеченности по видеоизображениям лиц.
Ученые научили нейронную сеть извлекать характерные признаки эмоций, основываясь на специальном «устойчивом» способе обучения нейронной сети и обработке только наиболее важных областей лица. Суть метода в том, что сначала осуществляется детектирование лиц и извлечение их характерных признаков с последующей группировкой лиц каждого участника.
Далее с помощью специально обученных эффективных нейросетевых моделей извлекаются эмоциональные признаки каждого выделенного лица, они агрегируются с помощью статистических функций и классифицируются. На заключительном этапе идет визуализация фрагментов видеоурока с наиболее ярко выраженными эмоциями и различными степенями вовлеченности каждого слушателя. В результате исследователям удалось создать новую модель, которая сразу для нескольких лиц на видео определяет эмоции каждого человека и степень его увлеченности.
«Для нескольких наборов данных мы показали, что предложенные алгоритмы превосходят по точности известные аналоги. При этом, в отличие от большинства известных технологий, разработанные модели могут участвовать в обработке видео в режиме реального времени даже на малопроизводительном оборудовании, в том числе на мобильных устройствах каждого участника онлайн-мероприятия», — комментирует руководитель проекта, профессор кафедры информационных систем и технологий НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Андрей Савченко.
— Совместно с Ильей Макаровым из Научно-исследовательского института искусственного интеллекта (AIRI) мы создали достаточно простую в использовании компьютерную программу, позволяющую обработать видеозапись вебинара или онлайн-занятия и получить набор видеоклипов с наиболее характерными эмоциями каждого участника».
Результаты работы могут быть внедрены в системы теле-конференц-связи и онлайн-обучения для анализа вовлеченности и эмоций участников. Так, в ходе предварительного тестирования онлайн-курса по реакции слушателей можно понять, какие части лекции были наиболее интересны, а что оказалось трудным для понимания и нуждается в корректировке. В настоящий момент проводятся исследования по возможностям интеграции разработанных моделей в сервис видеоконференций Jazz by Sber. Планируется выполнить разметку видеоданных для повышения точности анализа поведения слушателей онлайн-мероприятий.
Telegram 
Дзен 
VK Первый официальный документ, описывающий принцип действий в случае возможного контакта с внеземной цивилизацией, был принят Международной академией астронавтики (IAA) в 1989 году. С тех пор декларацию неоднократно пересматривали, а ее обновленную версию, адаптированную под реалии XXI века, ученые разработали совместно с участниками проекта по поиску инопланетян SETI.
Индийские психиатры описали необычное психическое расстройство у мужчины с алкогольной зависимостью. Так называемый синдром инкуба, сопровождаемый сексуальными галлюцинациями, развился у пациента при попытке сократить потребление спиртного.
Парадокс Циолковского — Ферми сформулировали почти век назад: во Вселенной много звезд, у них — планет. Почему же мы не видим следов других цивилизаций в небе? Автор новой гипотезы считает, что все дело в нейросетях.
В густой оранжевой дымке Титана, где температура опускается до минус 180 градусов Цельсия, происходят невозможные по земным меркам химические реакции: молекула циановодорода (HCN), рожденная в атмосфере из азота, метана и этана, могла сформировать кристаллы, объединяющие вещества противоположной природы.
Первый официальный документ, описывающий принцип действий в случае возможного контакта с внеземной цивилизацией, был принят Международной академией астронавтики (IAA) в 1989 году. С тех пор декларацию неоднократно пересматривали, а ее обновленную версию, адаптированную под реалии XXI века, ученые разработали совместно с участниками проекта по поиску инопланетян SETI.
Число несущих их клеток не просто увеличивается, механизм отбора связан с эволюционным преимуществом половых клеток. Узнать об этом помог улучшенный метод секвенирования ДНК.
Согласно новой гипотезе, сознание возникает не только из-за активности нейронов, но и благодаря физическим процессам — электромагнитным полям от движения жидкости в мозге. Эта модель, как и ее предшественники, пока носит теоретический характер, но предлагает нестандартный взгляд на проблему синхронизации работы разных отделов мозга.
Археологи Института истории материальной культуры РАН (ИИМК РАН), при поддержке фонда «История отечества» в ходе раскопок обнаружили на всемирно известной стоянке каменного века Костенки-17 в Воронежской области редчайшие украшения из зубов песца и окаменелой раковины, а также уникальный для этого времени нуклеус из бивня мамонта для снятия заготовок.
Экспедиционное судно «Эндьюранс» более века называли самым прочным деревянным судном, когда-либо построенным человеком. Но находка, сделанная на дне моря, и изучение старых писем раскрыли неприятную правду. Легендарный «Эндьюранс» Шеклтона вовсе не был непобедимым левиафаном. Напротив, он имел фатальные недостатки, а капитан знал об этом еще до того, как ушел в роковое плавание к берегам Антарктиды.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно