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 из Австралии и Канады пришли к выводу, что подавляющее большинство одиноких людей не вступает в романтические отношения из-за страха. С одной стороны ими руководят опасения, что их отвергнут, с другой — что они потеряют свою независимость.
Авторы нового исследования изучили геномы людей, живших на территории Аварского каганата времен его расцвета, и составили их родословные.
Для формирования звездам нужны скопления плотного и холодного газа. В молодых галактиках их достаточно для поддержания звездообразования на протяжении долгого времени. Тем не менее во многих галактиках ранней Вселенной этот процесс уже почти остановился. У астрономов были уверенные предположения, почему так происходит. Но лишь сейчас они, наконец, нашли прямое подтверждение своим гипотезам.
Ученые из Австралии и Канады пришли к выводу, что подавляющее большинство одиноких людей не вступает в романтические отношения из-за страха. С одной стороны ими руководят опасения, что их отвергнут, с другой — что они потеряют свою независимость.
Авторы нового исследования выявили три фактора, ответственные за так называемый алкогольный блэкаут — распространенное последствие употребления спиртных напитков, когда человек сталкивается с провалами в памяти.
Большему количеству учеников, чем когда-либо, трудно осваивать школьную программу. Это связано с низким уровнем развития рабочей памяти и неумением планировать время, считает педагог Алекс Куигли. В новой книге он дал практические рекомендации для учителей, которые помогут сделать работу в классе более продуктивной.
Ученые из Австралии и Канады пришли к выводу, что подавляющее большинство одиноких людей не вступает в романтические отношения из-за страха. С одной стороны ими руководят опасения, что их отвергнут, с другой — что они потеряют свою независимость.
Режим работы, количество трудовых часов в неделю и экономическую стабильность профессии прочно ассоциируют с благополучием человека. Количественно и качественно определить эти взаимосвязи получается редко — нужны большие выборки респондентов и длительное время наблюдений. Автор новой научной работы использовал долговременное исследование более чем семи тысяч американцев, чтобы выявить основные эффекты паттернов трудовой деятельности на психическое и физическое здоровье работающих людей.
Американская компания JetZero, которая обещает произвести фурор в гражданской авиации, получила сертификат летной годности на испытания уменьшенной копии разрабатываемого ею сверхэффективного реактивного авиалайнера со «смешанным крылом». Предстоящая программа летных испытаний будет направлена на оценку летно-технических характеристик самолета, его устойчивости и управляемости.
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