ПонедельникПн, 13 октября 03:13 16+
Сейчас  °C
USD$ 81,19 EUR 94,05

Нижегородские ученые тестируют нейросети, распознающие эмоции человека

27 октября 2020 года, 21:18

Максимальная точность распознавания составила 64%.

Нижегородские ученые тестируют нейросети, распознающие эмоции человека

Новое приложение, позволяющее классифицировать эмоции на фотографиях и видео, разработали в НГТУ им. Р.Е. Алексеева, сообщили РИА «Время Н» в пресс-службе вуза.

Отмечается, что распознавать эмоции приложение может и с видеокамеры в реальном времени.

«В последнее время потребность в выявлении эмоций только возросла, это связано с мониторингом состояния водителя за рулем, системами видеоаналитики „умного города“, маркетинговыми исследованиями и системами безопасности», — говорится в сообщении.

Для обучения нейронных сетей ученые НГТУ использовали набор из 35 тысяч 887 изображений, база данных создана с использованием инструментов поиска изображений Google. Каждое изображение классифицировано на семь эмоций: удивление, страх, счастье, гнев, отвращение, грусть, нейтральное состояние или спокойствие.

«Максимальная точность распознавания эмоций по изображению лица составила 64%. Погрешность в распознавании возникает из-за неравномерного распределения образцов в базе данных „эмоций“, а также по причине низкого разрешения входного изображения», — сообщили в пресс-службе.

Автор: Дмитрий Ларионов

Смотрите также
Картина дня
Рекомендуем
Общество
Михаил Мурашко проверил ход реализации проекта «Квартал здоровья» в Нижнем Новгороде
Это один из стратегических проектов здравоохранения в регионе.
Общество
Мотосезон закрывается в Нижегородской области 11 октября
В парке Победы собравшихся ждет патриотическая концертная программа.
Спорт
Опубликованы фото с соревнований «Локация Нижний»
В них приняли участие более 400 спортсменов.
Общество
Елена Сидорова-Мелихова: донорство должно быть ответственным и регулярным
О деятельности нижегородского областного донорского центра имени Н. Я. Климовой мы поговорили с его менеджером по связям с общественностью Еленой Сидоровой-Мелиховой.