Andrei Savchenko du bureau de Nizhny Novgorod de l'École Supérieure d'Économie a publié les résultats de ses recherches dans le domaine de l'apprentissage automatique liées à la reconnaissance des émotions sur les visages des personnes présentes sur des photographies et des vidéos. Le code est écrit en Python en utilisant PyTorch et est distribué sous la licence Apache 2.0. Plusieurs modèles prêts à l'emploi sont disponibles, y compris des modèles adaptés à une utilisation sur des appareils mobiles.
Sur la base de la bibliothèque, un autre développeur a créé le programme sevimon, permettant de suivre les changements d'émotions à l'aide d'une caméra vidéo et d'aider à contrôler la tension des muscles du visage, par exemple, pour éliminer les tensions, influencer indirectement l'humeur et, en cas d'utilisation prolongée, prévenir l'apparition de rides d'expression. Pour déterminer la position du visage sur la vidéo, la bibliothèque CenterFace est utilisée. Le code de sevimon est écrit en Python et est distribué sous la licence AGPLv3. Lors du premier lancement, des modèles sont téléchargés, après quoi le programme ne nécessite pas de connexion Internet et fonctionne entièrement en mode autonome. Des instructions pour le lancement sous Linux/UNIX et Windows sont fournies, ainsi qu'une image Docker pour Linux.
Sevimon fonctionne comme suit : tout d'abord, un visage est identifié sur l'image de la caméra, puis le visage est comparé à chacune des huit émotions (colère, mépris, dégoût, peur, joie, absence d'émotions, tristesse, surprise), après quoi une certaine évaluation de similarité est fournie pour chaque émotion. Les valeurs obtenues sont enregistrées dans un journal au format texte pour une analyse ultérieure par le programme sevistat. Pour chaque émotion, des limites supérieures et inférieures peuvent être définies dans le fichier de configuration, et un rappel est immédiatement émis lorsque ces limites sont franchies.
Source : opennet.ru
