МОСКВА, 24 октября. /ТАСС/. Российские ученые разработали подходы, которые позволяют легковесным системам ИИ распознавать составные эмоции, а также выражения лица, определять лицевые движения и оценивать интенсивность эмоций, не отправляя пользовательские данные в "облако". Эти алгоритмы открывают новые возможности для анализа сложных человеческих эмоций в реальных условиях, сообщила пресс-служба Сбербанка.
"Предложенные подходы демонстрируют, что эффективные легковесные модели с грамотной постобработкой могут успешно конкурировать с громоздкими ансамблями сложных нейросетей. Все модели и исходный код доступны в открытой библиотеке, что позволяет другим исследователям развивать это направление, а для бизнеса их применение может привести к революции в цифровом маркетинге и анализе пользовательского опыта", - говорится в сообщении.
Как отмечается в сообщении, наличие у искусственного интеллекта способности распознавать базовые и смешанные человеческие эмоции на видеороликах, аудиозаписях и изображениях позволяет значительно улучшить взаимодействия человека и компьютера и сделать его более естественным и эмпатичным. Сейчас для этого применяются сложные и ресурсоемкие методы, которые крайне сложно или невозможно реализовать на пользовательских устройствах.
Для решения этой проблемы российские ученые разработали серию легковесных нейросетей, способных распознавать составные эмоции, сочетающие несколько базовых переживаний, а также определять выражения лица, знак и интенсивность его эмоций и классифицировать лицевые движения. Ключом к их созданию стало использование разработанных исследователями Сбербанка подходов для извлечения эмоциональных признаков, а также специальные методы постобработки и сглаживания предсказаний.
По словам разработчиков, предложенный ими подход значительно повышает точность определения эмоций при помощи легковесных нейросетей, что позволяет им конкурировать с более вычислительно сложными методами. Эти преимущества помогли исследователям Сбербанка получить серебряные медали на международном конкурсе по распознаванию эмоций ABAW, который проводился в рамках Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV).
Эти алгоритмы, как надеются ученые, помогут производителям смартфонов и умных устройств разработать более чуткие системы взаимодействия с пользователем, врачи смогут использовать их для раннего выявления эмоциональных расстройств, а автопроизводители смогут внедрить их в системы, отслеживающие состояние водителей. Во всех этих случаях предложенный подход может применяться для того, чтобы сделать анализ сложных эмоций точным, доступным и безопасным, подытожили исследователи.