Andrey Savchenko fan 'e Nizhny Novgorod branch fan' e Heger School of Economics publisearre it resultaat fan syn ûndersyk op it mêd fan masine learen yn ferbân mei it werkennen fan emoasjes op 'e gesichten fan minsken oanwêzich yn foto's en fideo's. De koade is skreaun yn Python mei PyTorch en is lisinsje ûnder de Apache 2.0-lisinsje. Ferskate ready-made modellen binne beskikber, ynklusyf dy geskikt foar gebrûk op mobile apparaten.
Op grûn fan 'e bibleteek makke in oare ûntwikkelder it programma Sevimon, wêrmei jo feroaringen yn emoasjes kinne folgje mei in fideokamera en helpe by it kontrolearjen fan spierspanning fan it gesicht, bygelyks om oerspanning te eliminearjen, yndirekt ynfloed op stimming en, mei lange termyn gebrûk, foarkomme it ferskinen fan gesichtsrimpels. De CenterFace-bibleteek wurdt brûkt om de posysje fan in gesicht yn in fideo te bepalen. De sevimon-koade is skreaun yn Python en is lisinsje ûnder AGPLv3. As jo it foar it earst starte, wurde de modellen laden, wêrnei't it programma gjin ynternetferbining fereasket en folslein autonoom wurket. Ynstruksjes foar lansearring op Linux / UNIX en Windows binne taret, lykas in dockerôfbylding foar Linux.
Sevimon wurket as folget: earst wurdt in gesicht identifisearre yn in kamera-ôfbylding, dan wurdt it gesicht fergelike mei elk fan acht emoasjes (lilkens, ferachting, wearze, eangst, freugde, gebrek oan emoasje, fertriet, ferrassing), wêrnei't in bepaalde oerienkomst skoare wurdt jûn foar eltse emoasje. De krigen wearden wurde opslein yn in log yn tekstformaat foar folgjende analyze troch it programma sevistat. Foar elke emoasje yn it ynstellingsbestân kinne jo de boppeste en legere grinzen fan wearden ynstelle, as jo oerstutsen wurde, wurdt fuortendaliks in herinnering útjûn.
Boarne: opennet.ru