Ученые разработали систему распознавания эмоционального состояния людей

Молодые ученые Государственного университета управления (ГУУ) разработали на основе нейросети систему распознавания эмоционального состояния человека, которая может определить радость, беспокойство или агрессию. Система будет запущена в тестовом режиме в университете с октября 2019 года, сообщила в среду пресс-служба Министерства науки и высшего образования РФ.

"Благодаря распознаванию эмоций студентов удастся исследовать эмоциональное состояние обучающихся и построить взаимосвязи с днем недели, временем суток и расписанием учащегося. Эти наблюдения являются основой составления индивидуальных треков обучения, реализуемых в ГУУ, а также при внедрении новых образовательных практик <…> Первые стойки с камерами распознания эмоций уже будут внедрены в инфраструктуру университета в октябре 2019 года", - говорится в сообщении.

Проектно-учебная лаборатория Государственного университета управления "Цифровая экономика и высокие технологии" ведет разработку системы распознавания лиц, используя авторский код и собственную нейросеть под названием ICU (I see you). Она является составной часть системы безопасности вуза. В нее войдет и модуль, который позволит распознавать эмоции студентов. По словам руководителя лаборатории ГУУ Михаила Начевского, когда система будет полностью обучена, ее будет невозможно обмануть фальшивой улыбкой.

Отмечается, что нейросеть при распознавании эмоций в настоящее время учитывает три главных маркера: разрез глаз, положения губ и мимические морщины. В дальнейшем, по мере обучения нейросети, будет увеличиваться количество маркеров, а также добавится поведенческий анализ, в том числе походки, позы и нахождение в компании с другими людьми. Для начала нейросеть сможет определять базовые эмоции: радость, сожаление. В дальнейшем число распознаваемых настроений будет увеличиваться. Особое внимание в вузе намерены уделять проявлениям беспокойства и агрессивности со стороны студентов.

В дальнейшем ученые ГУУ планируют выйти на рынок с готовым решением, которое может развиваться в двух направлениях: распознавать гостей ресторанов, автомобильных салонов и помогать персоналу в работе, а также учить роботов узнавать людей, реагировать на их эмоции и понимать невербальные средства коммуникации.