Российские ученые создали новый нейросетевой метод распознавания эмоций и вовлеченности людей, превосходящий по точности известные аналоги. Этот подход можно внедрить в системы телеконференц-связи и онлайн-обучения для анализа вовлеченности и эмоций участников, сообщила в среду пресс-служба НИУ ВШЭ.
"Для нескольких наборов данных мы показали, что предложенные алгоритмы превосходят по точности известные аналоги. При этом наши модели могут участвовать в обработке видео в режиме реального времени даже на малопроизводительном оборудовании, в том числе на мобильных устройствах", - рассказал профессор НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Андрей Савченко, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
За последние годы ученые продвинулись в разработке систем искусственного интеллекта и создали нейросети, способные выполнять нетривиальные задачи и даже "мыслить" креативно. Например, недавно математики из США создали систему искусственного интеллекта, способную распознавать следы меланомы, рака кожи, а их российские коллеги разработали нейросеть, выявляющую очаги эпилепсии.
Савченко и его коллеги приспособили подобные алгоритмы для решения еще одной важной задачи - распознавания эмоций на лицах людей. По словам ученых, это умение стало крайне важным в эпоху пандемии при переходе большого числа образовательных учреждений и коммерческих компаний на различные форматы дистанционного обучения и координации действий.
Нейросетевая эмпатия
Руководствуясь этими соображениями, российские исследователи создали нейросеть, способную очень быстро распознавать эмоции на лице человека и при этом тратить на это минимальное количество вычислительных ресурсов. Для этого исследователи разработали подход, позволявший им обучать ИИ на специальном наборе фотографий и видеороликов, где были размечены наиболее важные области лиц людей, связанные с эмоциями.
Для проверки работоспособности этой системы исследователи использовали наборы фотографий и видеороликов из баз данных AffectNet и EmotiW, которые применяют при создании систем искусственного интеллекта. Это позволило ученым сравнить производительность и точность работы созданного ими алгоритма с его ведущими аналогами.
Последующие тесты показали, что российская нейросеть превосходила зарубежные аналоги в точности и скорости работы, и при этом для ее функционирования не требовалось большого количества вычислительных ресурсов. Это, по словам Савченко и его коллег, позволит интегрировать ее в системы конференц-связи, которые смогут работать не только на персональных компьютерах или в "облаке", но и на любых мобильных устройствах.
Как отмечают разработчики ИИ, в настоящий момент они проводят исследования по возможностям интеграции разработанной ими нейросети в российский сервис видеоконференций Jazz by Sber. По словам исследователей, собранные в рамках этого проекта видеозаписи позволят им повысить точность анализа поведения слушателей онлайн-мероприятий.