Сегодня я хочу рассказать о том, как нейросеть может распознавать лица и эмоции человека. Эта тема очень актуальна, ведь распознавание лиц все чаще применяется в разных сферах жизни: от безопасности до развлечений. Но как у нейросетей это получается?
Распознавание лиц
Распознавание лиц — это задача, которая заключается в том, чтобы определить, есть ли на изображении лицо человека и кто это. Для этого нейросеть анализирует пиксели изображения и выделяет особые точки на лице, такие как глаза, нос, рот и т.д. Затем она сравнивает эти точки с базой данных известных лиц и находит наиболее похожее.
Поэтому, найти того, кто справляет нужду в Вашем лифте становится ещё проще
Распознавание эмоций
Распознавание эмоций — в этом случае определяется какое чувство испытывает человек по его выражению лица. Для этого нейросеть использует свёрточные слои, которые позволяют извлекать признаки на изображениях. Например, контуры губ, формы и углы глаз и так далее. Потом обнаруженные признаки складываются и происходит классификация эмоции по шести основным категориям: злость, страх, удивление, грусть, радость или спокойствие
Важность обстоятельств
Не всегда выражения лица достаточно для определения эмоций человека. Иногда нужно учитывать контекст ситуации: что происходит вокруг человека, кто с ним находится, как он одет и т.д. Для этого существует CAER-Net — алгоритм, который умеет распознавать эмоции человека не только по выражению лица, но и ориентируясь на другие маркеры на изображении. Например, если человек улыбается на фоне праздничного торта или подарка, то скорее всего он радуется.
Например, данное фото ввело бы нейросеть в заблуждение, ведь парень улыбается на фоне могил
CAER-Net — это нейросеть, которая состоит из двух подсетей: одна анализирует лицо человека, а другая — его окружение. Для того, чтобы выделить контекстную информацию, CAER-Net применяет механизм внимания, который скрывает лицо человека на изображении и ищет другие маркеры, указывающие на его эмоциональное состояние. Например, это может быть фон, предметы, жесты, поза и т.д. Затем эти маркеры совмещаются с признаками лица и передаются в сеть для классификации эмоции.
Порой кажется, что нейросети становятся профессиональными психологами
Таким образом, CAER-Net показывает, что контекст играет важную роль в распознавании эмоций человека и что нейросеть может учитывать его при анализе изображений. Это открывает новые возможности для применения нейросетей в области эмоционального искусственного интеллекта (Emotion AI), который может быть полезен для разных целей: начиная с бизнеса, заканчивая медициной.
Складывается впечатление, что нейросети уже лучше понимают людей, чем сами люди друг друга.
Могут ли исследования эмоций человека привести к тому, что будет создан робот, неотличимый от человека? Покажет лишь время.
А что вы думаете об этом? Пишите своё мнение в комментариях.