{"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\/fr\/blog\/news\/ispolzovanie-mashinnogo-obucheniya-dlya-opredeleniya-emoczij-i-kontrolya-nad-svoej-mimikoj","title":{"rendered":"Utilisation de l'apprentissage automatique pour la d\u00e9tection des \u00e9motions et le contr\u00f4le de ses expressions faciales","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Andrei Savchenko du bureau de Nizhny Novgorod de l'\u00c9cole Sup\u00e9rieure d'\u00c9conomie a publi\u00e9 les r\u00e9sultats de ses recherches dans le domaine de l'apprentissage automatique li\u00e9es \u00e0 la reconnaissance des \u00e9motions sur les visages des personnes pr\u00e9sentes sur des photographies et des vid\u00e9os. Le code est \u00e9crit en Python en utilisant PyTorch et est distribu\u00e9 sous la licence Apache 2.0. Plusieurs mod\u00e8les pr\u00eats \u00e0 l'emploi sont disponibles, y compris des mod\u00e8les adapt\u00e9s \u00e0 une utilisation sur des appareils mobiles. <\/p>\n
Sur la base de la biblioth\u00e8que, un autre d\u00e9veloppeur a cr\u00e9\u00e9 le programme sevimon, permettant de suivre les changements d'\u00e9motions \u00e0 l'aide d'une cam\u00e9ra vid\u00e9o et d'aider \u00e0 contr\u00f4ler la tension des muscles du visage, par exemple, pour \u00e9liminer les tensions, influencer indirectement l'humeur et, en cas d'utilisation prolong\u00e9e, pr\u00e9venir l'apparition de rides d'expression. Pour d\u00e9terminer la position du visage sur la vid\u00e9o, la biblioth\u00e8que CenterFace est utilis\u00e9e. Le code de sevimon est \u00e9crit en Python et est distribu\u00e9 sous la licence AGPLv3. Lors du premier lancement, des mod\u00e8les sont t\u00e9l\u00e9charg\u00e9s, apr\u00e8s quoi le programme ne n\u00e9cessite pas de connexion Internet et fonctionne enti\u00e8rement en mode autonome. Des instructions pour le lancement sous Linux\/UNIX et Windows sont fournies, ainsi qu'une image Docker pour Linux. <\/p>\n
Sevimon fonctionne comme suit : tout d'abord, un visage est identifi\u00e9 sur l'image de la cam\u00e9ra, puis le visage est compar\u00e9 \u00e0 chacune des huit \u00e9motions (col\u00e8re, m\u00e9pris, d\u00e9go\u00fbt, peur, joie, absence d'\u00e9motions, tristesse, surprise), apr\u00e8s quoi une certaine \u00e9valuation de similarit\u00e9 est fournie pour chaque \u00e9motion. Les valeurs obtenues sont enregistr\u00e9es dans un journal au format texte pour une analyse ult\u00e9rieure par le programme sevistat. Pour chaque \u00e9motion, des limites sup\u00e9rieures et inf\u00e9rieures peuvent \u00eatre d\u00e9finies dans le fichier de configuration, et un rappel est imm\u00e9diatement \u00e9mis lorsque ces limites sont franchies. \n Source : opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"