Андрэй Саўчанка з ніжагародскай філіі Вышэйшай школы эканомікі апублікаваў вынік сваіх даследаванняў у галіне машыннага навучання, звязаных з распазнаннем эмоцый на тварах людзей, якія прысутнічаюць на фатаграфіях і відэа. Код напісаны на мове Python з выкарыстаннем PyTorch і распаўсюджваецца пад ліцэнзіяй Apache 2.0. Даступна некалькі гатовых мадэляў, у тым ліку прыдатных для выкарыстання на мабільных прыладах.
На базе бібліятэкі іншым распрацоўнікам створана праграма sevimon, якая дазваляе адсочваць змену эмоцый з выкарыстаннем відэакамеры і дапамагаць у кантролі напругі цягліц асобы, напрыклад, для ўхілення перанапружання, ускоснага ўздзеяння на настрой і, пры працяглым ужыванні, прадухіленні з'яўлення мімічных маршчын. Для вызначэння пазіцыі асобы на відэа задзейнічана бібліятэка CenterFace. Код sevimon напісаны на Python распаўсюджваецца пад ліцэнзіяй AGPLv3. Пры першым запуску загружаюцца мадэлі, пасля чаго праграма не патрабуе падлучэння да інтэрнэту і працуе цалкам аўтаномна. Падрыхтаваны інструкцыі для запуску ў Linux/UNIX і Windows, а таксама docker-выява для Linux.
Sevimon працуе наступным чынам: спачатку на малюнку з камеры вызначаецца твар, затым твар супастаўляецца з кожнай з васьмі эмоцый (злосць, пагарда, агіда, страх, радасць, адсутнасць эмоцый, сум, здзіўленне), пасля чаго для кожнай эмоцыі даецца нейкая ацэнка падобнасці. Атрыманыя значэнні захоўваюцца ў часопісе ў тэкставым фармаце для наступнага аналізу праграмай sevistat. Для кожнай эмоцыі ў файле налад можна задаць верхнія і ніжнія межы значэнняў, пры скрыжаванні якіх тут жа выдаецца напамін.
Крыніца: opennet.ru