Нейросети - это тип искусственных нейронных сетей, которые способны обучаться на больших объемах данных и решать сложные задачи. Одна из таких задач - распознавание лиц и эмоций, то есть определение того, кто и как чувствует человек по его выражению лица.
Распознавание лиц и эмоций имеет много практических применений в разных областях, таких как:
- Безопасность и биометрия: нейросети могут помочь в идентификации и верификации личности человека по его лицу, а также в обнаружении подозрительных или агрессивных эмоций.
- Медицина и психология: нейросети могут помочь в диагностике и лечении разных психических расстройств, таких как депрессия, аутизм или посттравматическое стрессовое расстройство, а также в мониторинге состояния пациентов.
- Образование и обучение: нейросети могут помочь в адаптации и персонализации образовательных материалов исходя из уровня знаний, интересов и эмоций учащихся.
- Развлечения и реклама: нейросети могут помочь в создании реалистичных и выразительных анимированных персонажей, а также в анализе реакций и предпочтений зрителей или потребителей.
Для распознавания лиц и эмоций нейросети используют разные методы, которые можно разделить на две группы:
- Методы, основанные на извлечении признаков: эти методы сначала выделяют из изображения лица разные характеристики, такие как форма, цвет, текстура, контуры или ключевые точки (например, глаза, нос, рот), а затем классифицируют их с помощью нейросети. Примерами таких методов являются PCA (анализ главных компонент), LBP (локальные бинарные шаблоны) или HOG (гистограммы направленных градиентов).
- Методы, основанные на сверточных нейросетях (CNN): эти методы сразу подают на вход нейросети целое изображение лица, а не отдельные признаки. Нейросеть сама извлекает признаки из изображения с помощью сверточных слоев, которые фильтруют и уменьшают размерность изображения. Затем эти признаки передаются на полносвязные слои, которые выполняют классификацию. Примерами таких методов являются VGGFace, ResNet или Inception.
Сверточные нейросети обычно показывают лучшие результаты.
