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.
Ученые применили современные методы, такие как микрокомпьютерная томография, получили сотни рентгеновских изображений и создали 3D-модель. Все для того, чтобы обнаружить следы опухоли во внутренней части черепа человека, жившего в середине IV века нашей эры. Это самый ранний случай менингиомы на Пиренейском полуострове — из тех, что известны науке.
Популярный во многих странах молнупиравир, как оказалось, действительно участвовал в появлении новых мутаций коронавируса SARS-CoV-2 — возбудителя Covid-19.
Хотя итоги нового эксперимента совпали с общими предсказаниями теории Эйнштейна, по ряду причин полученный результат не был очевиден заранее. Экспериментальные данные впервые позволили решить столь важный вопрос окончательно.
Распространенное мнение о том, что подавление негативных мыслей может быть вредным и даже опасным для психического здоровья, признали ошибочным. К такому выводу пришли ученые из Кембриджского университета (Великобритания).
Научный коллектив Института лингвистики и международных коммуникаций ЮУрГУ создал уникальный интернет-портал, представляющий собой большой банк данных об интерпретациях в русской лингвокультуре важных общечеловеческих ценностей и других ментальных категорий. Ученые исследовали ассоциации обывателей для таких ценностей, как «образование», «карьера», «Родина», а также для концепта «страх».
Переход к паразитизму вызывает характерные изменения у самых разных существ. Авторы нового исследования узнали, как он повлиял на геномы растений, ставших «настолько паразитическими», что от них остался только клубень-химера с грибовидными соцветиями.
Вопреки предсказаниям, кислород-28 оказался крайне неустойчивым. Физики не успели даже зарегистрировать такие ядра, хотя теоретически они должны быть дважды магическими, а значит — особенно стабильными.
Тотальная память — плохо для мозга. Чтобы детально запомнить событие, стоит о нем вспоминать как можно реже. Чем больше вы знаете по теме, тем больше новой информации вы запомните. Но если информации будет слишком много, то не вся она будет зафиксирована в мозге. Naked Science разбирается, как сегодня ученые, нейробиологи и психологи объясняют способности нашего мозга запоминать и учиться.
Американский поэт и литературный критик Адам Кирш в эссе, опубликованном в The Guardian, рассуждает о том, как новые представления о возможностях животного разума меняют нас самих.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии