Andrei Savchenko van de Nizjni Novgorod vestiging van de Hoge Economische School heeft de resultaten van zijn onderzoek op het gebied van machine learning gepubliceerd, met betrekking tot het herkennen van emoties op de gezichten van mensen die aanwezig zijn op foto's en video's. De code is geschreven in Python met behulp van PyTorch en wordt verspreid onder de Apache 2.0-licentie. Er zijn verschillende kant-en-klare modellen beschikbaar, waaronder die geschikt zijn voor gebruik op mobiele apparaten.
Op basis van de bibliotheek heeft een andere ontwikkelaar het programma sevimon gemaakt, waarmee het mogelijk is om veranderingen in emoties te volgen met behulp van een videocamera en te helpen bij het controleren van de spanning in de gezichtspieren, bijvoorbeeld om overbelasting te verminderen, indirect invloed op de stemming uit te oefenen en, bij langdurig gebruik, de vorming van rimpels te voorkomen. Voor het bepalen van de positie van het gezicht op video wordt de CenterFace-bibliotheek ingezet. De code van sevimon is geschreven in Python en wordt verspreid onder de AGPLv3-licentie. Bij de eerste opstart worden modellen gedownload, waarna het programma geen internetverbinding meer nodig heeft en volledig autonoom werkt. Er zijn instructies voorbereid voor het draaien op Linux/UNIX en Windows, evenals een Docker-image voor Linux.
Sevimon werkt als volgt: eerst wordt het gezicht op het camerabeeld gedetecteerd, vervolgens wordt het gezicht vergeleken met elk van de acht emoties (woede, minachting, walging, angst, vreugde, neutrale emotie, verdriet, verrassing), waarna voor elke emotie een bepaalde overeenkomstscore wordt gegeven. De verkregen waarden worden in een logboek in tekstformaat opgeslagen voor verdere analyse door het programma sevistat. Voor elke emotie kunnen in het configuratiebestand boven- en ondergrenzen worden ingesteld, zodat een herinnering direct wordt gegeven wanneer deze grenzen worden overschreden.
Bron: opennet.ru
