Face Emotion Recognition Система бесконтактного распознавания эмоций человека

1.

Face Emotion
Recognition
Система бесконтактного
распознавания эмоций человека

2.

Задача веб-приложения FER (Face Emotion Recognition)
— распознавание эмоций человека на основе его
физиологических показателей
ЦЕЛИ
И ЗАДАЧИ
РАБОТЫ
Система отличается простотой и доступностью в
использовании. Она способна быстро и точно
выполнять свою задачу
Приложение может быть полезным инструментом для
сотрудников, обеспечивающих безопасность
В основе системы лежат технологии машинного
обучения, которые были специально обучены для
распознавания эмоций

3.

СУЩЕСТВУЮЩИЕ АНАЛОГИ
Affectiva
Affectiva может распознаёт
человеческие эмоции,
когнитивные состояния,
действия и объекты.
Подходит для применения в
маркетинге, и других
сферах
Плюсы: большая база
данных, универсальность
применения
Минусы: есть проблемы с
конфиденциальностью,
невысокая точность
Emotient
Облачная технология на
основе искусственного
интеллекта, компании Apple.
Применяется в сфере
маркетинга и анализа
пользовательского опыта,
использует алгоритмы
глубокого обучения
Плюсы: Возможность
динамически менять контент
в зависимости от
настроения пользователя.
Минусы: Ограничение
каналов информации: не
более 4
FaceReader
Нидерландская программа
от Noldus Information
Technology.
Программное обеспечение
для анализа эмоций и
выражений лица, часто
используется в научных
исследованиях.
Распознаёт целых 7 эмоций,
подобно нашей нейросети
Плюсы: простота
использования
Минусы: неточность
определения эмоций детей,
людей в очках, а также
людей с другим цветом
кожи

4.

1. ВЫЯВЛЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕМЫ
Описание проблемы и формулирование задач,
которые нужно решить в рамках проекта
2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ
Проектирование архитектуры системы, проработка
основного функционала
ЭТАПЫ
РАЗРАБОТКИ
3. РАЗРАБОТКА И ТЕСТИРОВАНИЕ
Создание программного обеспечения,
соответствующего требованиям предыдущих этапов.
Проведение базовых испытаний системы и
настройка. Анализ и изучение проблемы
4. ОЦЕНКА И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
Оценка результатов работы системы, для
определения дальнейшего улучшений проекта

5.

РЕШЕНИЕ
Система представляет собой алгоритм
машинного обучения, который на основе
загруженного видеоизображения может
определить эмоциональное состояние человека
по шкале от 0 до 1
Веб-приложение способно распознавать 7
эмоций: гнев, отвращение, страх, радость, грусть,
удивление и нейтральное состояние
Для запуска программного кода требуется
компьютер с установленным набором библиотек,
языком программирования Python и удобной
средой разработки

6.

Приложение предлагает
два варианта загрузки
видео: в режиме реального
времени или в виде файла.
После загрузки видео
можно увидеть результат.
Также доступны графики и
таблицы с отображением
эмоций, что позволяет
быстро определить
преобладающее
эмоциональное состояние
A
B
C
D

7.

В процессе тестирования
мы обнаружили следующее:
Accuracy составила 76%;
Precision достигла 76%;
Recall также составила 76%;
F1-score остановилась на
уровне 75%.
Проанализировав
полученные данные, можно
сделать вывод, что
разработанная модель
машинного обучения
успешно справляется с
анализом человеческих
эмоций.
A
B
C
D
Однако для дальнейшего
улучшения точности
определения эмоций
необходимо продолжить
работу над моделью

8.

Система была создана без привлечения
дополнительных финансовых ресурсов. Для того
чтобы использовать и внедрить веб-приложение в
процессе досмотра, необходимо учесть следующие
экономические аспекты:
СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКАЯ
ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Стоимость оборудования:
Компьютер для обработки информации около 50 000
рублей.
Веб-камера примерно 10 000 рублей.
Расходы на улучшение функционала и дизайна
проекта с учётом тестирования около 50 000 рублей.
Стоимость работы разработчиков примерно 500
рублей в час.
Стоимость работы оператора около 300 рублей в час.
Общие расходы примерно 280 000 рублей.

9.

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ
FER 3.0
FER 2.0
FER 1.0
Текущая версия
• улучшение вебинтерфейса
• добавление вывода
графика
• добавление вывода
таблицы
• улучшение качества
модели
• доработка
функционала
• добавление
определения пульса

10.

СПАСИБО ЗА
ВНИМАНИЕ!
Перемузян Менуа Артурович
Корольков Александр Евгеньевич