भावनाओं का पता लगाने और अपने चेहरे के भावों को नियंत्रित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना

हायर स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स की निज़नी नोवगोरोड शाखा के एंड्री सवचेंको ने तस्वीरों और वीडियो में मौजूद लोगों के चेहरों पर भावनाओं को पहचानने से संबंधित मशीन लर्निंग के क्षेत्र में अपने शोध का परिणाम प्रकाशित किया। कोड PyTorch का उपयोग करके Python में लिखा गया है और Apache 2.0 लाइसेंस के तहत लाइसेंस प्राप्त है। कई तैयार मॉडल उपलब्ध हैं, जिनमें मोबाइल उपकरणों पर उपयोग के लिए उपयुक्त मॉडल भी शामिल हैं।

लाइब्रेरी के आधार पर, एक अन्य डेवलपर ने सेविमोन प्रोग्राम बनाया, जो आपको वीडियो कैमरे का उपयोग करके भावनाओं में बदलाव को ट्रैक करने और चेहरे की मांसपेशियों के तनाव को नियंत्रित करने में मदद करता है, उदाहरण के लिए, ओवरस्ट्रेन को खत्म करने, अप्रत्यक्ष रूप से मूड को प्रभावित करने और दीर्घकालिक उपयोग के साथ। चेहरे की झुर्रियों को आने से रोकें। किसी वीडियो में चेहरे की स्थिति निर्धारित करने के लिए सेंटरफेस लाइब्रेरी का उपयोग किया जाता है। सेविमोन कोड पायथन में लिखा गया है और AGPLv3 के तहत लाइसेंस प्राप्त है। जब आप इसे पहली बार लॉन्च करते हैं, तो मॉडल लोड हो जाते हैं, जिसके बाद प्रोग्राम को इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता नहीं होती है और यह पूरी तरह से स्वायत्त रूप से काम करता है। लिनक्स/यूनिक्स और विंडोज़ पर लॉन्च करने के निर्देश तैयार किए गए हैं, साथ ही लिनक्स के लिए एक डॉकर छवि भी तैयार की गई है।

सेविमोन निम्नानुसार काम करता है: सबसे पहले, कैमरे की छवि में एक चेहरे की पहचान की जाती है, फिर चेहरे की तुलना आठ भावनाओं (क्रोध, अवमानना, घृणा, भय, खुशी, भावना की कमी, उदासी, आश्चर्य) में से प्रत्येक के साथ की जाती है, जिसके बाद एक निश्चित प्रत्येक भावना के लिए समानता स्कोर दिया गया है। प्राप्त मूल्यों को सेविस्टैट प्रोग्राम द्वारा बाद के विश्लेषण के लिए टेक्स्ट प्रारूप में लॉग में संग्रहीत किया जाता है। सेटिंग्स फ़ाइल में प्रत्येक भावना के लिए, आप मूल्यों की ऊपरी और निचली सीमा निर्धारित कर सकते हैं, जिसे पार करने पर तुरंत एक अनुस्मारक जारी किया जाता है।

स्रोत: opennet.ru