Inilathala ni Andrey Savchenko mula sa sangay ng Nizhny Novgorod ng Higher School of Economics ang resulta ng kanyang pananaliksik sa larangan ng machine learning na may kaugnayan sa pagkilala ng mga emosyon sa mga mukha ng mga taong naroroon sa mga litrato at video. Ang code ay nakasulat sa Python gamit ang PyTorch at ipinamahagi sa ilalim ng lisensya ng Apache 2.0. Available ang ilang mga ready-made na modelo, kabilang ang mga angkop para sa paggamit sa mga mobile device.
Batay sa library, nilikha ng isa pang developer ang programang sevimon, na nagbibigay-daan sa iyo na subaybayan ang mga pagbabago sa mga emosyon gamit ang isang video camera at tumulong na kontrolin ang pag-igting ng kalamnan sa mukha, halimbawa, upang maalis ang sobrang pagod, isang hindi direktang epekto sa mood, at, na may matagal na paggamit, upang maiwasan ang paglitaw ng mga linya ng ekspresyon. Ang CenterFace library ay ginagamit upang matukoy ang posisyon ng isang mukha sa isang video. Ang sevimon code ay nakasulat sa Python at ipinamahagi sa ilalim ng lisensya ng AGPLv3. Sa unang pagsisimula, ang mga modelo ay na-load, pagkatapos kung saan ang programa ay hindi nangangailangan ng isang koneksyon sa Internet at ganap na gumagana offline. Ang mga tagubilin para sa pagpapatakbo sa Linux/UNIX at Windows ay inihanda, pati na rin ang isang docker na imahe para sa Linux.
Ang Sevimon ay gumagana tulad ng sumusunod: una, ang isang mukha ay tinutukoy sa imahe ng camera, pagkatapos ay ang mukha ay inihambing sa bawat isa sa walong emosyon (galit, paghamak, pagkasuklam, takot, kagalakan, kawalan ng emosyon, kalungkutan, pagkagulat), pagkatapos ay isang Ang marka ng pagkakatulad ay ibinibigay para sa bawat damdamin. Ang nakuha na mga halaga ay naka-imbak sa log in text format para sa karagdagang pagsusuri ng sevistat program. Para sa bawat emosyon sa file ng mga setting, maaari mong itakda ang itaas at mas mababang mga limitasyon ng mga halaga, sa pagtawid kung saan ang isang paalala ay agad na inilabas.
Pinagmulan: opennet.ru