Исследователи провели испытания с использованием программного обеспечения, способного обнаруживать сложные детали эмоций, которые остаются скрытыми от человеческого глаза.
Программное обеспечение, которое использует «искусственную сеть» для картирования ключевых особенностей лица, может одновременно оценивать интенсивность нескольких различных выражений лица.
Команда Бристольского университета и Манчестерского столичного университета работала с участниками исследования «Бристольские дети 90-х», чтобы увидеть, насколько хорошо вычислительные методы могут отражать подлинные человеческие эмоции в повседневной семейной жизни. Это включало использование видео, снятых дома и снятых на головные камеры, которые носят младенцы во время общения со своими родителями.
Результаты , опубликованные в журнале Frontiers in Psychology , показывают, что ученые могут использовать методы машинного обучения, чтобы точно предсказывать человеческие суждения о выражениях лиц родителей на основе решений компьютеров.
Ведущий автор Романа Берджесс, доктор философии. Студент CDT EPSRC Digital Health and Care в Школе электротехники, электроники и машиностроения Бристольского университета объяснил: «Люди испытывают сложные эмоции — алгоритмы говорят нам, что кто-то может быть на 5% грустным или на 10% счастливым, поскольку пример.
«Использование вычислительных методов для определения выражений лица по видеоданным может быть очень точным, если видео высокого качества и представляют оптимальные условия — например, когда видео записывается в помещениях с хорошим освещением, когда участники сидят лицом к лицу с камеру, а также когда очки или длинные волосы не закрывают лицо.
«Мы были заинтригованы их работой в хаотичных, реальных условиях семейных домов. Программное обеспечение обнаружило лицо примерно в 25% видеороликов, снятых в реальных условиях, что отражает сложность оценки лиц в такого рода динамических взаимодействиях».
Команда использовала данные исследования здоровья «Дети 90-х», также известного как «Продольное исследование родителей и детей Эйвона» (ALSPAC). Родителей пригласили посетить клинику Бристольского университета, когда их малышам было 6 месяцев.
В клинике в рамках исследования ERC MHINT Headcam родителям были предоставлены две носимые головные камеры, которые они могли взять с собой домой и использовать во время общения со своими детьми. Родители и младенцы носили головные камеры во время кормления и игр.
Затем они использовали программное обеспечение для «автоматического кодирования лиц» для компьютерного анализа выражений лиц родителей на видео, а затем попросили людей-кодировщиков проанализировать выражения лиц в тех же видеороликах.
Команда подсчитала, как часто программа распознавала лицо на видео, и оценила, как часто люди и программа сходились в выражениях лица.
Наконец, они использовали машинное обучение для прогнозирования человеческих суждений на основе решений компьютера.
Романа сказала: «Развертывание автоматического анализа лиц в домашней обстановке родителей может изменить способ обнаружения ранних признаков расстройств настроения или психического здоровья, таких как послеродовая депрессия. Например, мы могли бы ожидать, что родители, страдающие депрессией, будут показывать более грустные выражения и менее счастливые». выражения лица.»
Профессор Ребекка Пирсон из Манчестерского столичного университета, соавтор и руководитель проекта ERC, объяснила: «Эти условия можно лучше понять через тонкие нюансы в выражениях лиц родителей, предоставляя возможности раннего вмешательства, которые когда-то были невообразимы. Например, большинство родителей будут пытаться «замаскировать» свое собственное горе и выглядеть «в порядке» для окружающих. Программное обеспечение может подобрать более тонкие комбинации, включая выражения, которые представляют собой смесь печали и радости или которые быстро меняются».
Теперь команда планирует изучить использование автоматического кодирования лица в домашней обстановке в качестве инструмента для понимания расстройств и взаимодействий, связанных с настроением и психическим здоровьем. Это поможет открыть новую эру мониторинга здоровья, принеся инновационные научные достижения прямо в дом.
Романа заключила: «В нашем исследовании использовались носимые головные камеры, чтобы запечатлеть подлинные, незаписанные эмоции в повседневных взаимодействиях родителей и младенцев. Вместе с использованием передовых вычислительных методов это означает, что мы можем раскрыть скрытые детали, которые ранее были недоступны человеческому глазу, изменяя как мы понимаем настоящие эмоции родителей во время общения со своими детьми».
В качестве расширения проекта ERC в настоящее время собираются данные с головных камер у подростков. Планируется использовать те же методы для понимания сложных подростковых эмоций дома в рамках пилотного исследования Teencam, проведенного Институтом здоровья населения Ливерпульского университета.
Профессор Ник Тимпсон, главный исследователь детей 90-х годов, прокомментировал: «Семьи Бристоля на протяжении десятилетий участвовали в важных медицинских исследованиях, и здесь они открывают новые способы изучения психического здоровья, используя эти реальные кадры с головной камеры».
Теги: ИИ, распознавание
