Выражение лица не передает эмоций: как так вышло и причем тут Дарвин?
Некоторые эксперты утверждают, что люди во всем мире с помощью мимики выражают определенные эмоции. Но так ли все просто, и на самом ли деле движения вашего лица передают настоящие эмоции другим людям?
Оригинал статьи можно прочитать на портале Scientific American.
Что выражает наши чувства?
Мы привыкли к тому, что люди улыбаются, когда счастливы, хмурятся в гневе и задыхаются с расширенными глазами при страхе. Ученые ссылаются на сотни исследований, доказывающих, что улыбка, хмурый взгляд и прочее являются универсальными выражениями эмоций. Они также часто ссылаются на книгу Чарльза Дарвина «Выражение эмоций у человека и животных», написанную в 1872 году, для подтверждения того, что универсальные выражения появились в результате естественного отбора.
Другие ученые приводят контраргументы в пользу того, что движения лица во время выражения эмоций слишком сильно различаются, чтобы служить универсальным маяком эмоционального смысла.
Люди могут улыбаться в ненависти, замышляя гибель своего врага, и хмуриться от восторга. В меланезийской культуре широко раскрытые глаза и тяжелое дыхание считается символом агрессии, а не страха. Эксперты говорят, что якобы универсальные выражения представляют собой культурные стереотипы. Обе стороны в споре признают, что движения лица варьируются в зависимости от эмоции, но разногласия заключаются в том, достаточно ли единообразия в мимике лица для определения человеческих эмоций.
Результаты подобных дебатов не только академические, они имеют серьезные последствия. Сегодня, например, вам уже могут отказать при приеме на работу из-за того, что так называемая система считывания эмоций, наблюдающая за вами по камере, применила искусственный интеллект для неблагоприятной оценки ваших движений лица во время собеседования. В американской судебной системе, судья или присяжные иногда могут вынести более суровый приговор, вплоть до смертной казни, если посчитают, что лицо подсудимого свидетельствует об отсутствии раскаяния.
Детей в дошкольных учреждениях по всей стране учат распознавать улыбки как счастье, хмурые лица как гнев и другие выразительные стереотипы из книг, игр и плакатов. А у детей с аутизмом, некоторые из которых с трудом воспринимают эмоции других людей, эти уроки не способствуют улучшению коммуникации.
С чего началась ошибка?
Так где же истина? Ответ связан с научной ошибкой и давней неверной интерпретацией трудов Дарвина. Предположение о существовании универсальных выражений лица можно проследить по нескольким источникам, главным из которых является набор фотографий французского врача XIX века Гийома-Бенжамена-Аманда Дюшена. На заре фотокамер Дюшен электрическим током стимулировал мышцы лица людей и фотографировал их сокращения.
Его фото вдохновили Дарвина на мысль о том, что определенные движения лица являются универсальными признаками эмоций. В счастье, писал Дарвин, люди улыбаются, в печали хмурятся. Дарвин обнаружил, что эмоции имеют врожденные, биологически обоснованные выражения, которые создаются и распознаются повсеместно и совместно с другими животными.
Эта история представляет движения лица как своего рода сигнальную систему, в которой вы можете определить эмоциональное состояние собеседника, посмотрев на его лицо, и получить важную информацию для поддержания жизни и здоровья. Казалось бы, все так и есть, но перевес доказательств показывает, что Дарвин ошибался, и его ошибка была очень серьезной. В реальной жизни люди выражают те или иные эмоции с огромной вариативностью.
Например, согласно мета-анализу исследований, измеряющих движения лица во время эмоций, в гневе люди в городских культурах хмурятся только в 35% случаев. Хмурый взгляд также не является специфическим для гнева, поскольку люди хмурятся и по другим причинам, например, когда сосредоточены. Такие же существенные различия наблюдаются для каждой изучаемой эмоции и для всех других показателей, которые якобы говорят нам об эмоциональном состоянии человека, будь то физиология, голос или мозговая активность.
Как это работает на практике
Системы эмоционального искусственного интеллекта не определяют эмоции.
Они определяют физические сигналы, а именно движения лицевых мышц, но не психологическое значение этих сигналов. Смешивание мимики и смысла глубоко укоренилось в западной культуре и в науке. В качестве примера можно привести довольно громкое исследование, где машинное обучение применялось к более чем 6 млн видеороликов с лицами в Интернете. Экспертов, которые обучали систему искусственного интеллекта, попросили обозначить движения лица на видео, но единственные обозначения, которые им позволили использовать, были названиями эмоций, а не физические описания, то есть «гнев/злость» вместо «хмурый». Более того, не было никакого объективного способа подтвердить, что именно чувствовали и чувствовали ли вообще что-то анонимные люди на видео в эти моменты.
Существует также множество доказательств того, что движения лица — это всего лишь один из множества сигналов в гораздо большем массиве контекстуальной информации, которую воспринимает наш мозг. Покажите людям гримасы лица по отдельности и они могут увидеть боль или разочарование.
Но покажите им такое же лицо бегуна, пересекающего финишную черту на соревнованиях, и та же гримаса будет свидетельствовать о триумфе. Лицо часто является наиболее слабым выразителем внутреннего состояния человека, нежели другие сигналы вкупе.
Теория Дарвина предполагает, что ситуации выражения определенной эмоции, например, гнева, имеют общую, неизменную, физическую причину или состояние, — так называемую сущность, которая, несмотря на поверхностные различия, делает эти ситуации схожими (движения лица, жесты, температура тела и прочее). Ученые предложили целый ряд таких сущностей, некоторые из которых легко распознать, а для других требуются специальные измерительные приборы или датчики. Эта вера в сущности, называемая эссенциализмом, довольно интуитивна и пагубна. Люди, которые верят в сущности, но не могут их видеть, несмотря на неоднократные попытки, часто продолжают в них верить. Исследователи склонны оправдывать свою веру тем, что инструменты и методы еще недостаточно проработаны для обнаружения сущностей, которые они ищут.
Решение этой головоломки можно найти в более известной книге Дарвина «О происхождении видов», написанной за 13 лет до «Выражения». По иронии судьбы, она прославилась тем, что, по словам известного биолога Эрнста Майра, помогла биологии «вырваться из парализующих тисков эссенциализма». До публикации «Происхождения» ученые считали, что каждый биологический вид имеет идеальную форму, созданную богом, с определяющими свойствами-сущностями, которые отличают его от всех других видов. Подумайте об этом как о «собачьей выставке» в биологии. На выставке собак каждый участник соревнуется с гипотетически идеальной собакой. Отклонение от идеала считается ошибкой. В «Происхождении» Дарвина было выдвинуто радикальное предположение, что вид — это огромная популяция разнообразных особей, в основе которой нет никакой сущности. Идеальной собаки не существует — это статистический итог совокупности разнообразных собак. Вариации не являются ошибкой, это необходимый ингредиент для естественного отбора под воздействием окружающей среды.
Однако, когда дело дошло до эмоций, Дарвин стал жертвой эссенциализма, игнорируя свое самое важное открытие.
Сила эссенциализма привела Дарвина к некоторым удивительно нелепым идеям об эмоциях, включая то, что эмоциональный дисбаланс может привести к пушистости волос и что насекомые выражают страх и гнев, бешено потирая друг о друга части тела.
Подобным образом эссенциализм заманивает разработчиков систем ИИ-эмоций следовать за Дарвином по этому удобному пути, с его предположением, что эмоции развились в результате естественного отбора, чтобы служить важным функциям. Но если вы действительно прочитаете книгу «Выражение», то обнаружите, что Дарвин почти не упоминал о естественном отборе. Он также не писал, что выражения лица являются функциональными продуктами эволюции. На самом деле, он писал обратное: что улыбки, хмурые брови, расширение глаз и другие физические выражения являются «бесцельными» — вековыми движениями, которые больше не выполняют никакой функции. Он сделал это заявление более десяти раз в книге «Выражение».
Для Дарвина эмоциональные выражения были убедительным доказательством того, что люди — это животные и что мы эволюционировали. По его логике, если у нас есть общие выражения эмоций с другими животными, но эти выражения функционально бесполезны для нас, то они должны были произойти от давно ушедшего общего предка, для которого эти выражения были полезны.
Последствия ошибки и ее решение
«Выражение» неправильно цитируется уже более 100 лет. Как это произошло? Ответ кроется в работе психолога начала XX века Флойда Олпорта. В своей книге «Социальная психология», написанной в 1924 году, Олпорт сделал ошеломляющее умозаключение на основе трудов Дарвина, сказав, что у новорожденных выражение лица начинается как рудимент, но быстро приобретает полезные социальные функции. Он писал: «Вместо того, чтобы биологически полезная реакция присутствовала у предка, а экспрессивный пережиток — у потомка, мы считаем, что обе эти функции присутствуют у последнего, причем первая служит основой, из которой развивается вторая».
Идея Олпорта, хотя и неверная, была приписана Дарвину и охотно принята учеными-единомышленниками. Теперь они могли писать о мимике как об универсальном явлении и утверждать, что являются наследниками неуязвимого Чарльза Дарвина. Одним предложением Олпорт исказил западное понимание эмоций не только в науке, но и в юриспруденции, медицине, глазах общественности, а теперь и в системах ИИ-эмоций.
Тем не менее, у этой научной сказки есть счастливый конец, так как существует название для той вариативности, которую мы наблюдаем в реальных случаях проявления эмоций. Это та же вариативность, которую сам Дарвин наблюдал у животных. В книге «Происхождение» Дарвин описал вид животных как совокупность разнообразных особей, не имеющих в своей основе биологической сущности. Это ключевое наблюдение стало известно как популяционное мышление, и оно подтверждается современным изучением генетики.
Популяционное мышление продвинуло биологию в прошлом веке, а теперь оно продвигает и науку об эмоциях.
Подобно виду, такие эмоции как страх, печаль или восторг, представляют собой обширную популяцию разнообразных случаев. Люди действительно могут расширять глаза и задыхаться от страха, но они также могут хмуриться, плакать или смеяться, а в некоторых культурах, даже засыпать от страха. Вариации — это норма, и они тесно связаны с физиологией человека и ситуацией, точно так же, как вариации вида связаны с окружающей средой, в которой живут его представители.
Все большее число исследователей эмоций серьезнее относятся к популяционному мышлению и выходят за рамки эссенциалистских идей прошлого. Пришло время сторонникам ИИ-эмоций и компаниям, которые производят и продают эти продукты, признать, что движения лицевых мышц не являются универсальными для конкретных эмоций. Доказательства очевидны: одна и та же эмоция может сопровождать разные движения лица, и одни и те же движения лица могут иметь разное эмоциональное значение (или не иметь его вовсе). Разнообразие, а не единообразие, является правилом.
«Выражение» Дарвина лучше всего рассматривать как исторический текст, а не как исчерпывающее научное руководство. Из этого следует более глубокий урок: наука — это не авторитетная истина, а количественная оценка сомнений путем повторного наблюдения в различных контекстах. Даже самые выдающиеся ученые могут ошибаться. К счастью, ошибки являются частью научного процесса и возможностью для открытий.
Эмоции и характер. Как рисовать лицо
Если вы живете в современном мире, то точно знаете такие символы как эмоджи, они же смайлики. Сейчас их существует огромное количество, но давайте вспомним о том, какими они были раньше. Пара скобочек и точки, но мы отлично считываем настроение и понимаем, о чем речь! Если внимательно посмотреть на эмоджи, то можно увидеть, что основными меняющимися элементами являются глаза и рот. Именно от их расположения, поворота и размера зависит настроение персонажа.
В радостном лице все направлено как бы вверх, и глаза, и улыбка.
В грустном — глаза чуть опущены и рот идет вниз уголками. В злом – все нахмурено, глаза и брови идут вниз. Это ключевые моменты наших эмоций, которые мы и будем использовать в изображении.
Давайте для простоты отработки эмоций нарисуем себе шаблон головы. Для этого нам понадобится графический планшет и любая программа для рисования, я воспользуюсь Adobe Photoshop. А поскольку мне захотелось максимальной наглядности процесса прямо на экране, то при рисовании имиджей для этого материала использовала интерактивный дисплей XPPen Artist 12 (2-го поколения). Ну и попробовать новинку «в деле» очень хотелось – уж очень привлекательны заявленные характеристики пера с новым чипом. Скажу сразу, что впечатления от дисплея действительно потрясающие – высокая скорость отклика на каждое действие, удобное в руке перо, хорошая цветопередача. Корпус тонкий и легкий, удобно держать на коленках.
Итак, начинаем рисовать: сначала делаем круг, нашу черепную коробку, и к ней подрисовываем треугольник челюсти.
Так как в данном случае мы нарисуем стилизованного мультяшного персонажа, то челюсть рекомендую сделать поменьше. Обозначаем уровни глаз и носа. Можете придумать простую прическу, чтобы герой выглядел немного привлекательнее, и не был лысым. Вот такой шаблон получился:
И на примере этого шаблона хочу показать вам, как можно менять эмоции персонажа. Изначально я нарисовала его с нейтральным выражением лица. Но если я выделю и поверну его глаза, все начинает меняться. Посмотрите внимательнее на изменения лица в первом ряду вот на этой иллюстрации:
Глаза поворачиваем так, чтобы внешний уголок смотрел вниз. Даже если не рисовать брови, лицо уже грустное. А опущенные брови делают взгляд ещё более печальным. Также глаза можно прикрыть, тогда наш герой станет совсем подавленным, к такому лицу можно и слезинку пририсовать.
Кстати, если вы, как и я, будете использовать Adobe Photoshop, то можно воспользоваться функцией «Деформация» в панели «Редактирование/Трансформирование», предварительно выделив нужную деталь.
Теперь давайте попробуем повернуть глаза вниз внутренним уголком:
И посмотрите, какой персонаж получается хмурым! Также добавляем брови, вздернув их внешние уголки вверх, они подчеркнут злость и возмущение персонажа. А если открыть рот, получится совсем агрессивное кричащее лицо.
Хочется отметить, что, если мы повернем только один глаз, а другой оставим на месте, получится, казалось бы, сложная эмоция – недоумение, возможно, раздражение. И вы теперь видите, как все просто!
Не будем больше о грустном, пробуем менять наш шаблон дальше!
Для следующих эмоций главным элементом будет уже рот. Счастье и улыбку без него показать очень сложно. Посмотрите на иллюстрацию, при любом положении глаз, улыбка дает нам понять настроение персонажа:
Но и про глаза забывать не стоит, хотя при искренней улыбке они очень часто закрыты.
И помните про брови! Они направлены вверх внутренними уголками, никакого напряжения во взгляде.
Рассмотрим и удивление. Тут просто – чем больше глаза и рот, тем сильнее удивление, а может даже страх. Брови при этом тоже можно поднимать повыше.
И, наконец, ещё одна сложная эмоция. Заигрывание, или же превосходство. Тут, как и в недоумении, у нас работает по сути только одна сторона лица, другая может оставаться статичной. Поднимаем уголок рта только с одной стороны, с этой же стороны чуть опускаем бровь. И получается вот такой хулиганистый вид!
Человек может испытывать огромное количество эмоций и чувств, всех их даже не упомнить. Но я очень советую сначала освоить простые эмоции, которые привожу в пример в этой статье. Комбинируя их, вы сможете углубляться в тему и добавлять вашему персонажу все большей выразительности и харизмы.
Желаю успехов в творчестве!
Автор: Александра Гунар
Полное руководство по распознаванию эмоций по выражению лица с помощью Python | by Rahulraj Singh
Создайте алгоритм распознавания эмоций лица (FER), который работает как с изображениями, так и с видео
Волна человеческих эмоций | Фото Андреа Пиаккуадио с Pexels Эмоция — одно из очень немногих слов в английском языке, не имеющее конкретного определения и понятное.
Это абстрактно. Тем не менее, почти каждое решение, которое мы когда-либо принимали в своей жизни, было вызвано эмоциями. Маркетинговые исследования доказали, что правильное предсказание настроений может стать огромным источником роста для бизнеса, и именно над этим мы сегодня будем работать — чтение эмоций. В мире данных и машинного обучения эта концепция подпадает под определение когнитивных систем. Давайте попробуем расшифровать науку, лежащую в основе алгоритмов распознавания эмоций, и построить ее для себя.
Что именно пытается выполнить когнитивный алгоритм обнаружения эмоций? Идея состоит в том, чтобы воспроизвести мыслительный процесс человека на основе обучающих данных (в виде изображений и видео людей) и попытаться сегментировать эмоции, присутствующие в этих данных. Чтобы выполнить наш анализ в этой главе, мы сосредоточимся на предварительно записанных изображениях и видео, демонстрирующих эмоцию, но то же самое можно реализовать в прямом эфире видеопотока для аналитики в реальном времени.
Компьютерное зрение — это часть искусственного интеллекта, которая работает с визуальными данными. С появлением моделей машинного обучения и глубокого обучения компьютерные системы сегодня могут работать с цифровыми изображениями и видео, чтобы понять и эмоционально идентифицировать характеристики содержимого видео.
Компьютерное зрение как вычислительная концепция первоначально была замечена в 1950-х годах, когда некоторые нейронные сети использовались для обнаружения границ объектов, которые позже были преобразованы в рукописный текст, речь и языки.
Несколько запутанных вариантов использования оправдывают использование компьютерного зрения в современной промышленности. Некоторые очень основные виды использования, в экзаменах, проводимых в Интернете. Веб-камера может считывать выражение лица пользователя, чтобы интерпретировать его душевное состояние. Это также полезно для проверки эмоциональной силы пилотов и гонщиков, прежде чем они перейдут в кабину для последней поездки.
Сегодня многие роботы, в том числе голосовые помощники, такие как Alexa и Siri, успешно имитируют поведение человека и сентиментально отзываются. Это также связано с когнитивной терапией, которая занимается стрессовыми и тревожными расстройствами у ветеранов войны и биржевых трейдеров, которые постоянно находятся в эмоциональном напряжении.
Сегодня искусственный интеллект достиг таких высот и масштабов, о которых нельзя было и мечтать несколько лет назад. Программы и компьютерные системы теперь могут с высокой степенью точности имитировать человеческое поведение, реакции и ответы.
Анализ настроений Анализ человеческих чувств, который в зависимости от обстоятельств также называют извлечением мнений или эмоциональным ИИ, представляет собой исследование различных состояний человеческого мозга. Факторами, которые делают возможным анализ настроений, являются обработка естественного языка, компьютерная лингвистика, анализ текста и анализ биометрии.
Основная задача любой программы анализа настроений состоит в том, чтобы изолировать полярность входных данных (текст, речь, выражение лица и т. д.), чтобы понять, является ли основное представленное настроение положительным, отрицательным или нейтральным. Основываясь на этом первоначальном анализе, программы затем часто копают глубже, чтобы идентифицировать такие эмоции, как удовольствие, счастье, отвращение, гнев, страх и удивление.
Программный анализ настроений | Image by Author Когнитивная наукаЕсть два предшественника этого анализа. Во-первых, это количественная оценка входных данных для чтения и обработки алгоритмами, во-вторых, это психологические исследования, которые помогают определить, какое выражение обозначает какую эмоцию.
С точки зрения вычислительных систем когнитивная наука — это изучение научных процессов, происходящих в человеческом мозгу. Он отвечает за изучение функций познания, а именно восприятия мыслей, языков, памяти мозга, рассуждений и обработки полученной информации.
На более широком уровне это изучение интеллекта и поведения.
Целью когнитивной науки является изучение человеческого мозга и понимание принципов его интеллекта. Это делается в надежде, что, создавая компьютерные системы на основе знаний о человеческом интеллекте, машины смогут имитировать обучение и развивать модели разумного поведения, подобные людям.
Когнитивная наука работает на трех различных уровнях анализа:
- Вычислительная теория: На этом уровне определяются цели анализа и передаются в компьютерную систему. Это может быть имитация речи или понимание эмоций.
- Представление и алгоритмы. В общих чертах машинного обучения это этап обучения. Здесь идеальные сценарии ввода и вывода представляются машине, и запускаются алгоритмы, которые в конечном итоге будут нести ответственность за преобразование ввода в вывод.
- Аппаратная реализация: это финальная фаза познания. Это реализация алгоритма в реальном мире и анализ его рабочей траектории в сравнении с человеческим мозгом.
Часто говорят, что наши сердечные чувства отражаются на лице.
Выражение лица является жизненно важным способом общения как у людей, так и у животных. Человеческое поведение, психологические черты, все это легко изучается с помощью мимики. Он также широко используется в медицинских процедурах и терапии. В этом разделе мы будем работать с изображениями выражений лица и портретами лиц, чтобы расшифровать настроение, представленное на изображении. В следующем разделе мы будем работать над выполнением тех же шагов с вводом на основе видео.
Распознаватель эмоций по лицу Распознаватель эмоций по лицу (обычно известный как FER) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, созданная и поддерживаемая Джастином Шенком и используемая для анализа тональности изображений и видео. Проект построен на версии, в которой используется сверточная нейронная сеть с весами, упомянутыми в файле данных HDF5, представленном в исходном коде (исполнение FER можно найти здесь) модели создания этой системы.
Это можно переопределить, используя конструктор FER, когда модель вызывается и инициируется.
- MTCNN (многокаскадная сверточная сеть) — параметр конструктора. Это метод обнаружения лиц. Когда для него установлено значение «Истина», модель MTCNN используется для обнаружения лиц, а когда для нее установлено значение «Ложь», функция использует классификатор OpenCV Haarcascade по умолчанию.
- detect_emotions(): эта функция используется для классификации обнаружения эмоций и регистрирует выходные данные по шести категориям, а именно: «страх», «нейтральный», «счастливый», «грустный», «гнев» и «отвращение». ‘. Каждая эмоция рассчитывается, и результат оценивается по шкале от 0 до 1.
Поток логики: Программа начинает работу с ввода изображения или видео, которое необходимо проанализировать. Конструктор FER() инициализируется путем присвоения ему классификатора обнаружения лиц (либо Open CV Haarcascade, либо MTCNN). Затем мы вызываем функцию обнаружения эмоций этого конструктора, передавая ей входной объект (изображение или видео).
Достигнутый результат представляет собой массив эмоций с указанием значения против каждого. Наконец, функция «top_emotion» может выделять эмоцию объекта с наивысшим значением и возвращать ее.
Зависимости для установки FER: OpenCV версии 3.2 или выше, TensorFlow версии 1.7 или выше и Python 3.6. Давайте теперь посмотрим на реализацию этого алгоритма для изображений.
Выход
Код по отдельности берет изображения в качестве входных данных и детализирует различные эмоции и их отдельные уровни интенсивности на выходе. Затем с помощью top_emotion() мы извлекаем наиболее доминирующее настроение изображения.
Вывод кода анализа изображения | Изображение автораТеперь мы рассмотрели, как можно анализировать изображения для извлечения выражений и эмоциональных состояний людей, присутствующих на этих изображениях. В следующей части мы проведем тот же анализ с помощью видео.
Полный репозиторий кода (ввод изображения)
ai-with-python-series/06.
Распознавание эмоций с использованием изображений лицPython для ИИ. Учебное пособие — Распознавание эмоций с использованием выражений лица на изображениях.
github.com
Хотя приведенный выше фрагмент кода реализует основную логику программы, я бы рекомендовал просмотреть полный блокнот Colab, представленный в связанном репозитории выше, для подробного понимания всего рабочего кода.
Подобно нашей обработке изображений для извлечения настроений, в этом разделе мы будем работать с видео.
Теоретически видео представляет собой комбинацию непрерывных кадров изображения, объединенных в движении.
Таким образом, любой алгоритм работает одинаково как для видео, так и для изображений. Единственным дополнительным шагом в обработке видео является разделение видео на все отдельные кадры и последующее применение к нему алгоритмов обработки изображения.
Поток логики: Хотя базовый алгоритм аналогичен как для изображений, так и для видео, есть несколько ключевых изменений, которым мы будем следовать для видео.
- Video_analyze(): Эта функция отвечает за извлечение отдельных кадров изображения из видео и последующий их независимый анализ.
- Каждый кадр, проанализированный этой функцией, сохраняется алгоритмом как отдельное изображение в папке корневого каталога, где выполняется код. Кроме того, эта функция позже создает копию исходного видео, размещая рамку вокруг лица и показывая живые эмоции в видео.
- Затем мы создаем Pandas DataFrame из этих проанализированных значений и строим этот фрейм данных с помощью matplotlib. В этом сюжете мы можем видеть каждую эмоцию в зависимости от времени.
- Мы можем дополнительно проанализировать этот кадр данных, взяв отдельные значения эмоций, которые были распознаны моделью, и выяснив, какое настроение преобладало во всем видео.
Таким образом, мы можем работать с видео, извлекая отдельные кадры изображения и анализируя их. Этот процесс показан на диаграмме ниже, которая показывает, как добавляется дополнительный шаг для обработки видео.
Мы увидим эту реализацию в разделе ниже.
Output
Последовательность эмоций на протяжении всего видео отображается на графике | Часть вывода кода, изображение AuthorFinal Resultant Emotion Intensities | Изображение AuthorLive Результат, сгенерированный кодом обработки видео | Изображение автораНа этом мы завершаем анализ изображений и видео для выполнения распознавания эмоций. Мы смогли успешно работать с человеческими лицами и понимать чувства, выраженные в мимике.
Полный репозиторий кода (видеовход)
ai-with-python-series/07. Распознавание эмоций с помощью живого видео
Python для ИИ — Учебное пособие — Распознавание эмоций из живого видео
github.com
Как и в примере для работы с изображениями, приведенный выше фрагмент кода показывает рабочую логику. Тем не менее, я бы посоветовал вам просмотреть полный рабочий код, представленный в блокноте Colab, с репозиторием, указанным выше.
Из этой истории мы узнали следующее:- Когнитивная наука — это изучение мыслительных процессов человека, целью которого является передача человеческих реакций и эмоций машинам с помощью алгоритмов.
- Компьютерное зрение — это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на внедрении когнитивной науки в реальный мир путем работы с человеческими данными в виде изображений.
- Обработка изображений — часть всех алгоритмов компьютерного зрения, помогающая алгоритмам понимать изображения, обрабатывать их, работать с ними как с числовыми векторами и выполнять необходимые операции.
Мы использовали силу искусственного интеллекта для работы над когнитивной наукой и имели дело с человеческими лицами, это пространство обычно называют Computer Vision. Нам удалось извлечь эмоции из фото и видео человеческих лиц.
Прочтите подробные пошаговые руководства по машинному обучению
Внедрение сквозного рабочего процесса машинного обучения с помощью Azure Data Factory
Создайте полный жизненный цикл MLOps на одном экране с помощью Microsoft Azure Data Factory (ADF)
в направлении datascience.
com
Пошаговое руководство по распознаванию речи и обработке аудиосигналов в Python
Наука обучения машин человеческому словарному запасу ИИ с использованием Python
Создание логики и поддержка искусственного общего интеллекта в машинах
в направлении datascience.com
Обо мне
Я Рахул, в настоящее время исследую искусственный интеллект и внедряю аналитику больших данных в играх Xbox. Я работаю с Майкрософт. Помимо профессиональной работы, я также пытаюсь разработать программу, посвященную пониманию того, как можно улучшить экономическую ситуацию в развивающихся странах мира с помощью ИИ.
Я работаю в Колумбийском университете в Нью-Йорке, и вы можете связаться со мной через LinkedIn или Twitter.
Face-Emotion-Recognition · GitHub Topics · GitHub
Вот 20 публичных репозиториев соответствует этой теме…
НИУ ВШЭ-асавченко / распознавание эмоций лица
Звезда 258Венугопалкадамба / Face_Emotion_Recognition
Звезда 12МОНЕТЫ-SS21 / капризный
Звезда 8шреник-джайн / лицо-физиогномика
Звезда 3Анишджонсон / Распознавание лиц, эмоций
Звезда 2РЭА211 / Распознавание эмоций
Звезда 1Абхишек Пратап05 / Обнаружение лиц в реальном времени
Звезда 1susz9 / Обнаружение эмоций с помощью CNN
Звезда 1ХарипрасадМаниможи / ip_приложение
Звезда 1махин-арвинд / ЛицоЭмоцииРаспознавание
Ачьют-Кришна / ВИТФЕР
Звезда 0амшрбо / распознавание эмоций лица в реальном времени
Звезда 0Мохаммадимх76 / Emotion_Recognition
Звезда 0ахметбейлихан / распознавание эмоций
Звезда 0фшнкарими / ЛицоЭмоцииРаспознавание
Звезда 2Михирсаху2307 / Facial_Emotion_Recognition
Звезда 0холдарбеков / ЛицоЭмоцииРаспознавание
Звезда 0стоя-о / Facial_Emotion_Recognition
Звезда 0гаятри1462 / Распознавание лиц, эмоций
Звезда 0чирагн888 / Ирис
Звезда 0Улучшить эту страницу
Добавьте описание, изображение и ссылки на
распознавание эмоций лица
страницу темы, чтобы разработчикам было легче узнать о ней.