Повышение точности распознавания эмоций с помощью машинного обучения

Ожидается, что в ближайшем будущем распознавание проявлений на лице различных человеческих эмоций найдёт широкое применение в здравоохранении, образовании, маркетинге, на транспорте и в сфере развлечений. В медицине оно будет полезным как в случае удаленного наблюдения за пациентами, так и в условиях перегрузки медперсонала или оказания неотложной помощи, когда больной по ряду причин не в состоянии нормально общаться. Распознавание эмоций станет применимо и для персонализации обучения, позволяя компьютеризированной системе более адекватно реагировать на запросы пользователя. Внедрение модуля распознавания эмоций в системы CRM будет способно положительно повлиять на качество обслуживание клиентов, а его использование в развлекательных программах сможет сделать их более интересными и захватывающими.

Компьютерные системы, распознающие эмоции по выражению лица, находятся на стадиях разработки, и многие технические проблемы ещё не решены. Практически все ранние разработки основывались на вполне тривиальном методе, при котором отображение лица человека сопоставлялось с базой данных аннотированных выражений эмоций. Некоторые подходы, основанные на этом методе, оказались чуть более точны, чем другие, однако, ни один из них не в состоянии распознавать многочисленные нюансы человеческих эмоций, отражающихся на человеческом лице.

Исследование, опубликованное в International Journal of Biometrics, представило новый подход, основанный на машинном обучении, который, возможно, разрешит эту проблему и сделает детектор эмоций пригодным для широкого спектра применений.

Основная задача, которую решает опубликованная работа, заключается в том, чтобы научиться выявлять сложные эмоции в реальных ситуациях, где неполные данные, сложные переживания или факторы окружающей среды могут повлиять на точность результатов. Для того, чтобы получить более точный результат, в предложенном новом подходе помимо простого распознавания выражений лица учитывается речь человека, тон голоса или даже то, что и как он пишет.

В своих экспериментах исследователи Цзянь Се и Дэн Чу из китайского педагогического университета Фуян в Аньхое, достигли точности распознавания эмоций в 98,6%. По сравнению с предшествующими подходами, их подход оказался особенно хорош в распознавании нейтрального эмоционального состояния и состояния счастья. Однако, пока авторам не удалось достичь аналогичного результата для детектирования эмоций удивления и отвращения.

Источник: TechXplore

Image for illustration only. Image source: Freepic.com.