{"id":105450,"date":"2022-11-03T09:36:47","date_gmt":"2022-11-03T07:36:47","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/ispolzovanie-mashinnogo-obucheniya-dlya-opredeleniya-emoczij-i-kontrolya-nad-svoej-mimikoj"},"modified":"2022-11-03T09:36:47","modified_gmt":"2022-11-03T07:36:47","slug":"ispolzovanie-mashinnogo-obucheniya-dlya-opredeleniya-emoczij-i-kontrolya-nad-svoej-mimikoj","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/ispolzovanie-mashinnogo-obucheniya-dlya-opredeleniya-emoczij-i-kontrolya-nad-svoej-mimikoj","title":{"rendered":"Einsatz von Machine Learning zur Emotionserkennung und zur Kontrolle \u00fcber die eigene Mimik","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Andrej Sawtschenko von der Nischni Nowgoroder Filiale der Hohen Schule f\u00fcr Wirtschaft hat die Ergebnisse seiner Forschungen im Bereich des maschinellen Lernens ver\u00f6ffentlicht, die mit der Emotionserkennung in Gesichtern von Personen zusammenh\u00e4ngen, die auf Fotos und Videos zu sehen sind. Der Code ist in Python geschrieben und nutzt PyTorch und wird unter der Lizenz Apache 2.0 verbreitet. Es sind mehrere fertige Modelle verf\u00fcgbar, einschlie\u00dflich solcher, die f\u00fcr mobile Ger\u00e4te geeignet sind. <\/p>\n
Auf Basis der Bibliothek hat ein anderer Entwickler das Programm sevimon erstellt, das es erm\u00f6glicht, die Ver\u00e4nderung von Emotionen mittels einer Kamera zu verfolgen und dabei zu helfen, die Verspannung der Gesichtsmuskeln zu kontrollieren, beispielsweise um \u00dcberanstrengung zu beseitigen, indirekt das Gem\u00fct zu beeinflussen und bei l\u00e4ngerer Anwendung die Bildung von mimischen Falten zu verhindern. Zur Bestimmung der Position des Gesichts im Video wird die Bibliothek CenterFace verwendet. Der Code von sevimon ist in Python geschrieben und wird unter der Lizenz AGPLv3 verbreitet. Bei der ersten Ausf\u00fchrung werden Modelle heruntergeladen, danach ben\u00f6tigt das Programm keine Internetverbindung und funktioniert v\u00f6llig autonom. Es sind Anleitungen f\u00fcr die Ausf\u00fchrung unter Linux\/UNIX und Windows sowie ein Docker-Image f\u00fcr Linux vorbereitet. <\/p>\n
Sevimon funktioniert folgenderma\u00dfen: Zuerst wird im Bild von der Kamera das Gesicht erkannt, dann wird das Gesicht mit jeder der acht Emotionen (Wut, Verachtung, Ekel, Angst, Freude, keine Emotionen, Traurigkeit, \u00dcberraschung) verglichen, woraufhin f\u00fcr jede Emotion eine Bewertung der \u00c4hnlichkeit ausgegeben wird. Die erhaltenen Werte werden in einem Protokoll im Textformat gespeichert, um sp\u00e4ter von dem Programm sevistat analysiert zu werden. F\u00fcr jede Emotion k\u00f6nnen in der Konfigurationsdatei obere und untere Grenzwerte festgelegt werden, bei deren \u00dcberschreitung sofort eine Erinnerung ausgegeben wird. \n Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"