使用機器學習來檢測情緒並控制您的面部表情

高等經濟學院下諾夫哥羅德分院的安德烈·薩夫琴科 (Andrey Savchenko) 發表了他在機器學習領域的研究成果,該領域涉及識別照片和影片中人物面部表情。該程式碼是使用 PyTorch 用 Python 編寫的,並根據 Apache 2.0 許可證獲得許可。有幾種現成的型號可供使用,包括適合在行動裝置上使用的模型。

另一位開發人員基於該庫創建了 sevimon 程序,該程序允許您使用攝影機跟踪情緒變化並幫助控制面部肌肉張力,例如消除過度緊張,間接影響情緒,並且長期使用,防止面部皺紋的出現。 CenterFace 庫用於確定影片中人臉的位置。 sevimon 程式碼是用 Python 編寫的,並根據 AGPLv3 獲得許可。當您第一次啟動它時,模型會被加載,之後該程式不需要網路連線並完全自主工作。已準備好在 Linux/UNIX 和 Windows 上啟動的說明,以及適用於 Linux 的 docker 映像。

Sevimon 的工作原理如下:首先,在相機圖像中識別出一張臉,然後將該臉與八種情緒(憤怒、蔑視、厭惡、恐懼、快樂、無情緒、悲傷、驚訝)中的每一種進行比較,然後進行相似度評分為每種情緒給出。所得的值以文字格式儲存在日誌中,以便 sevistat 程式進行後續分析。對於設定檔案中的每種情緒,可以設定數值的上限和下限,超過時立即發出提醒。

來源: opennet.ru

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