Оригинал взят у
ailev в Распознавание эмоций автоматизировано и вышло на рынокМоделирование в смысле классического НЛП (с точностью, что мы говорим пока не о метамоделировании -- создании новых видов моделей, а о моделировании: создании модели по известной метамодели) не человеком, а компьютером пошло в массы (ибо Microsoft -- это уже "массы"): http://blogs.microsoft.com/next/2015/11/11/happy-sad-angry-this-microsoft-tool-recognizes-emotions-in-pictures/
Эмоции из аудио, кстати, давно продаются: http://www.beyondverbal.com/, научных работ типа http://arxiv.org/abs/1503.01800 (EmoNets: Multimodal deep learning approaches for emotion recognition in video), хотя точность распознавания там и не блещет, но я думаю, что по сравнению с не очень обученными людьми (то есть нас с вами) не всё окажется плохо. Обычно за пару лет нейронные сетки, если этим занялись какие-то команды, достигают сверхчеловеческих результатов.
Моделированием занялись не-психологи. Дальше всё будет быстро-быстро. Базовые эмоции на фотографиях -- это только верхушка формирующегося айсберга. Там будут и не эмоции, и видео. Какие-нибудь "ключи доступа" очень легко проверить (чем прекратить дурацкие пустопорожние дискуссии) и либо забыть о них, либо начать использовать в работе -- рутинно и без длительного тренинга на их распознавание. Ибо в каких-нибудь очках дополненной реальности все эти "стратегии" будут в буквальном смысле слова "написаны на лбу" у тех, кто их применяет. Технология уже доступна сегодня даже для любителей (самое дорогое в этой технологии -- это данные для обучения алгоритма, этих данных нужно реально много), поток новостей по технологии (это deep learning) идёт тут: http://vk.com/deeplearning
Эмоции из аудио, кстати, давно продаются: http://www.beyondverbal.com/, научных работ типа http://arxiv.org/abs/1503.01800 (EmoNets: Multimodal deep learning approaches for emotion recognition in video), хотя точность распознавания там и не блещет, но я думаю, что по сравнению с не очень обученными людьми (то есть нас с вами) не всё окажется плохо. Обычно за пару лет нейронные сетки, если этим занялись какие-то команды, достигают сверхчеловеческих результатов.
Моделированием занялись не-психологи. Дальше всё будет быстро-быстро. Базовые эмоции на фотографиях -- это только верхушка формирующегося айсберга. Там будут и не эмоции, и видео. Какие-нибудь "ключи доступа" очень легко проверить (чем прекратить дурацкие пустопорожние дискуссии) и либо забыть о них, либо начать использовать в работе -- рутинно и без длительного тренинга на их распознавание. Ибо в каких-нибудь очках дополненной реальности все эти "стратегии" будут в буквальном смысле слова "написаны на лбу" у тех, кто их применяет. Технология уже доступна сегодня даже для любителей (самое дорогое в этой технологии -- это данные для обучения алгоритма, этих данных нужно реально много), поток новостей по технологии (это deep learning) идёт тут: http://vk.com/deeplearning
Для полной модели конкретной человеческой активности нужно соединение:
--нейрологии
--лингвистики
--алгоритмики
…майкрософт сделали неполное моделирование. Ибо два обязательных компонента из трёх они и не думали моделировать. При этом, чем они моделировали никакой роли не играет. Собственными мозгами или же компьютерными.
Edited at 2015-11-13 05:03 pm (UTC)
- Где ключ на восемнадцать? Где ключ на восемнадцать?
- Где, где. В Ка-ра-ган-де!
Edited at 2015-11-14 11:09 am (UTC)
http://metapractice.livejournal.com/496063.html
Исследование рынка систем распознавания эмоций - стар
Немного веселого:
В ходе эксперимента по данному методу шесть базовых эмоций компьютер определяет с 96-процентной точностью.
Re: Исследование рынка систем распознавания эмоций - ст
А что тебя конкретно развеселило, если это не секрет?
Re: Исследование рынка систем распознавания эмоций - ст
а тут программа 96%
Re: Исследование рынка систем распознавания эмоций - ст
Re: Исследование рынка систем распознавания эмоций - ст
из вики https://ru.wikipedia.org/wiki/Формальные_модели_эмоций
Модель Фоминых-Леонтьева
эмоция определяется как числовая функция (имеющая смысл силы эмоции) от некоторого набора параметров, описывающих ситуацию. Для каждого вида эмоций описан свой набор параметров. Для каждого агента (человека, животного, робота) и для каждой эмоции возможна своя функция F, определяющая силу эмоции в зависимости от величины аргументов. Е = F(…)
Для надежды и страха Е = F(р,РR).
В частности, если рассмотреть параметр R как функцию от времени (банковский счет, например) R(t), то прогноз можно делать с помощью производной dR(t)/dt.
R(t) > 0 радость,
R(t) < 0 горе,
dR(t)/dt > 0 надежда,
dR(t)/dt < 0 страх.
В [1] производится построение разложения ещё нескольких десятков эмоций в виде выпуклой комбинации восьмерки базовых эмоций. Например,
вина = a*горе + b*удовлетворение,
[1] Леонтьев В. О. Классификация эмоций. Одесса, 2002
Название функций, которые определяет силу эмоций
Функции могут быть и более глубокие в системно-физиологическом смысле.
Нашел статьи переводные нейробиологии базовых эмоцио
индекс переводов по нейробиологии базовых эмоциональных систем (систем Панксеппа)
http://alexey5351.livejournal.com/146651.html#comments
Ccылки на сайт сообщества нейропсихоанализа
https://www.neuropsa.org.uk/
Re: Нашел статьи переводные нейробиологии базовых эмоц
Классные ссылки. Большое спасибо.
FaceReader 6 Classifications Demo
Re: FaceReader 6 Classifications Demo
Весь куст эти подходов и не думает калибровать действительные эмоции. Для этого надо, например, калибровать по картинке активность сердца и дыхания.
Дыхание ещё можно сымитировать. А вот, ритм сердца уже сложнее.
Еще лучше брать в качестве нейрологического индикатора именно физиологии эмоций - брать состояние сосудов. Там, вроде уже ест проги, которые это могут делать. Ну, или тупо брать тепловизором.
Re: FaceReader 6 Classifications Demo
Программа выявляет ложь человека по видеозаписи с точ
Транскрипцию к видеозаписям составили с помощью краудсорсингового сервиса Amazon Mechanical Turk, его очень часто используют для машинного обучения.
Распределение девяти характеристик выражений лица и движений рук в итоговой выборке данных классификатора показано на диаграмме.
Re: Программа выявляет ложь человека по видеозаписи с т
Лгать просто нет смысла:
http://geektimes.ru/post/265872/
Re: Лгать просто нет смысла:
Но, и выявление микро экспрессий не гарантирует того, что это не просто мимическая гримаса, но натуральная эмоция с внутренними ощущениями!