... ↑
metanymous в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)
| He can always tell the truth | |||||
| 19. Калибровать сигнальные проявления лжи | metanymous | ||||
http://metapractice.livejournal.com/496063.html
15 комментариев
сначала старые сначала новые
http://habrahabr.ru/post/133686/
Немного веселого:
В ходе эксперимента по данному методу шесть базовых эмоций компьютер определяет с 96-процентной точностью.
Немного веселого:
В ходе эксперимента по данному методу шесть базовых эмоций компьютер определяет с 96-процентной точностью.
http://geektimes.ru/post/265602/
Транскрипцию к видеозаписям составили с помощью краудсорсингового сервиса Amazon Mechanical Turk, его очень часто используют для машинного обучения.
Распределение девяти характеристик выражений лица и движений рук в итоговой выборке данных классификатора показано на диаграмме.
Транскрипцию к видеозаписям составили с помощью краудсорсингового сервиса Amazon Mechanical Turk, его очень часто используют для машинного обучения.
Распределение девяти характеристик выражений лица и движений рук в итоговой выборке данных классификатора показано на диаграмме.
Лгать просто нет смысла: компьютеры научились определять скрытые эмоции человека
http://geektimes.ru/post/265872/
http://geektimes.ru/post/265872/
Ссылка хорошая. Спасибо.
А что тебя конкретно развеселило, если это не секрет?
А что тебя конкретно развеселило, если это не секрет?
в других статьях читал, люди могут определить эмоции 60-70 %
а тут программа 96%
а тут программа 96%
Ну, т.е. ты в это не веришь?
и из собственных впечатлений- определить какую одну эмоцию я испытываю очень сложно, т.к. в большинстве случаев - эмоция не одна
из вики https://ru.wikipedia.org/wiki/Формальные_модели_эмоций
Модель Фоминых-Леонтьева
эмоция определяется как числовая функция (имеющая смысл силы эмоции) от некоторого набора параметров, описывающих ситуацию. Для каждого вида эмоций описан свой набор параметров. Для каждого агента (человека, животного, робота) и для каждой эмоции возможна своя функция F, определяющая силу эмоции в зависимости от величины аргументов. Е = F(…)
Для надежды и страха Е = F(р,РR).
В частности, если рассмотреть параметр R как функцию от времени (банковский счет, например) R(t), то прогноз можно делать с помощью производной dR(t)/dt.
R(t) > 0 радость,
R(t) < 0 горе,
dR(t)/dt > 0 надежда,
dR(t)/dt < 0 страх.
В [1] производится построение разложения ещё нескольких десятков эмоций в виде выпуклой комбинации восьмерки базовых эмоций. Например,
вина = a*горе + b*удовлетворение,
[1] Леонтьев В. О. Классификация эмоций. Одесса, 2002
из вики https://ru.wikipedia.org/wiki/Формальные_модели_эмоций
Модель Фоминых-Леонтьева
эмоция определяется как числовая функция (имеющая смысл силы эмоции) от некоторого набора параметров, описывающих ситуацию. Для каждого вида эмоций описан свой набор параметров. Для каждого агента (человека, животного, робота) и для каждой эмоции возможна своя функция F, определяющая силу эмоции в зависимости от величины аргументов. Е = F(…)
Для надежды и страха Е = F(р,РR).
В частности, если рассмотреть параметр R как функцию от времени (банковский счет, например) R(t), то прогноз можно делать с помощью производной dR(t)/dt.
R(t) > 0 радость,
R(t) < 0 горе,
dR(t)/dt > 0 надежда,
dR(t)/dt < 0 страх.
В [1] производится построение разложения ещё нескольких десятков эмоций в виде выпуклой комбинации восьмерки базовых эмоций. Например,
вина = a*горе + b*удовлетворение,
[1] Леонтьев В. О. Классификация эмоций. Одесса, 2002
Демо одной из программ
Ну, это красиво. На демо программа различает типовые гримасы. Но, гримасы это есть утрированная экспрессия эмоций.
Весь куст эти подходов и не думает калибровать действительные эмоции. Для этого надо, например, калибровать по картинке активность сердца и дыхания.
Дыхание ещё можно сымитировать. А вот, ритм сердца уже сложнее.
Еще лучше брать в качестве нейрологического индикатора именно физиологии эмоций - брать состояние сосудов. Там, вроде уже ест проги, которые это могут делать. Ну, или тупо брать тепловизором.
Весь куст эти подходов и не думает калибровать действительные эмоции. Для этого надо, например, калибровать по картинке активность сердца и дыхания.
Дыхание ещё можно сымитировать. А вот, ритм сердца уже сложнее.
Еще лучше брать в качестве нейрологического индикатора именно физиологии эмоций - брать состояние сосудов. Там, вроде уже ест проги, которые это могут делать. Ну, или тупо брать тепловизором.
Классный алгоритм выявления микро экспрессий!
Но, и выявление микро экспрессий не гарантирует того, что это не просто мимическая гримаса, но натуральная эмоция с внутренними ощущениями!
Но, и выявление микро экспрессий не гарантирует того, что это не просто мимическая гримаса, но натуральная эмоция с внутренними ощущениями!
Ну, вот название функций, которые определяет силу эмоций будут: ритм сердца, тонус гладких мышц внутренних органов и т.п.
Функции могут быть и более глубокие в системно-физиологическом смысле.
Функции могут быть и более глубокие в системно-физиологическом смысле.
Все конечные признаки очень простые. Фактически, они "атомарные".
индекс переводов по нейробиологии базовых эмоциональных систем (систем Панксеппа)
http://alexey5351.livejournal.com/146651.html#comments
Ccылки на сайт сообщества нейропсихоанализа
https://www.neuropsa.org.uk/
Нейропсихоанализ! Супер.
Классные ссылки. Большое спасибо.
Классные ссылки. Большое спасибо.