Исследователи федерального исследовательского центра РАН разработали модель нейросети для автоматического распознавания человеческих эмоций на основе данных электроэнцефалографии (ЭЭГ). В режиме реального времени система распределяет состояния на позитивные, негативные и нейтральные. Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки России.
Практическая значимость разработки прежде всего заключается в мониторинге психофизиологического состояния операторов объектов критической инфраструктуры. Современные методы, основанные на анализе видео, мимики и речи, признаны ограниченно надежными из-за зависимости от внешних факторов — освещения, шума на фоне и культурных различий в выражении эмоций. У ЭЭГ-сигнала таких ограничений нет.
Модель обучали на доступных базах данных мозговой активности FACED и SEED, включающих записи свыше 130 участников разного пола и возрастов. Главная трудность исследования заключалась в том, что мозговая активность каждого участника индивидуальна даже при проживании одинаковых эмоций. Несмотря на это, точность классификации валентности эмоций составила 70–80%.
«В перспективе разработка может стать частью устройства для мониторинга состояния сотрудников критической инфраструктуры»,- отметили в пресс-службе министерства.