Разработка создана российская компания Неврологической Лаборатории, которые с нуля подготовил в качестве базы данных для формирования нарита, и технологии оценки, эмоции людей, на основе установленных параметров, сообщают "Известия". На первом этапе были сняты 6 часов видео, в том числе 10 профессиональных актеров (которые в процессе фиксировались дыхание, сердцебиение) портрет под заголовком нейтральное настроение, радость, удивление, гнев, грусть, страх и отвращение. А затем кадры изучили себя, что они наблюдаются в определенные моменты эмоции.

Следующим шагом стал выбор 160 часов видео, на котором запечатлен общаться в другой среде людей. С помощью тысяч себя от всего мира, не в состоянии выделить 20 эмоций. Специально для решения этой задачи разработала платформу Emotion Шахтер, который продолжает работу и позволяет анализировать видео.

Собранные данные легли в основу методик обучения нарита распознавания человеческих эмоций. Алгоритмы обращают внимание на голос (тон, тембр, громкость, паузы в речи), эмоциональной и смысловой текст, мимика, скорость и направление движения тела и положения отдельных конечностей, частота сердечных сокращений на основе изменения цвета кожи, дыхание, движение грудной клетки, а также пол, возраст человека и наличие у нее на лицо, очки, усы, борода.

«Мы объединили сверточных и покупателем сайтах и в результате получили много способов архитектуры, который является в то же время может проанализировать аудио, видео, движения тела и физиологические параметры. Точность распознавания эмоций, огня значительно возросла», - сказал «Известиям», технический директор Неврологического Lab Андрей Беляев.

Развития, который уже готов к использованию, может помочь в таких областях бизнеса, рекламы, сферы безопасности и медицины, а также других видов деятельности, где важно понимать поведение человека и его эмоции.

Напомним, ранее сообщалось, что сайтах научился точно определять возраст видео.

Вы хотите знать, важные и актуальные новости раньше всех? Подпишитесь на Bigmir)net в Facebook и Telegram.