Пожалуй один из самых последовательных критиков теории Пола Экмана о базовых эмоциях – Лиза Фельдман Барретт – профессор Бостонского Университета и руководитель одной из крупнейших нейрокогнитивных лабораторий в мире в своей 68-страничной июльской статье, резюмирует свои исследования и противоречия теории Экмана так, что игнорировать это уже нельзя. Однако, Экман пока молчит)).
К теории эмоций Экмана с 1980х годов набралось уже масса претензий и похоже уже недалек час, когда она сойдет с пьедестала ведущей теории. Обращаю внимание, Барретт не просто критикует Экмана ничего не предлагая в замен: напротив, ее теория конструированных эмоций, описанная ей лет 6-7 назад набирает все большую популярность.
Баррет не бездоказательно пишет и приводит ссылки на то, что по лицевым движениям, даже правильно закодированным по FACS (facial action coding system) Экмана часто невозможно утверждать, что человек испытывает ту или иную эмоцию. Барретт называет кодировку эмоций по FACS – стереотипным (и то не всегда!) отображением, - а значит существенно упрощенным, на которые оказывает воздействие большое количество когнитивных схем и личный опыт. От себя отмечу, что я всегда приветствую такую научную дискуссию, особенно опирающуюся на современные данные.
Дискуссия вокруг теории Экмана имеет огромное прикладное значение, поскольку большинство инструментов распознавания эмоций строится именно на его теории и кодировке FACS (в лучшем случае). Если она официально будет снята с пьедестала, то придется менять технологии: а это время, деньги и фактически парадигма. Барретт значительно дополняет теорию Экмана нейробиологическими принципами работы мозга и утверждает, что внутренние когнитивные схемы развития и протекания эмоций гораздо более важнее чем внешние (мимические движения). Именно поэтому, профайлинг и внешняя калибровка мимических движений – это конечно, хорошо, но без знания нейробиологии и нейротехнологий – не работает.
Именно поэтому: профайлинг нейротехнологии детекция лжи - единственно правильная последовательность изучения.
Книгу Лизы Фельдман Барретт «Как рождаются эмоции» я выкладывал полтора года назад: скачать здесь https://t.me/ProProfiIing/597
Статья Лизы Фельдман Барретт в следующем посте
#эмоции, #книга, #скачать, #профайлинг, #мэтры, #дискуссия, #лицо, #FACS, #Экман, #Баррет, #ProProfiling, #профайлинг_Филатов, #Филатов
К теории эмоций Экмана с 1980х годов набралось уже масса претензий и похоже уже недалек час, когда она сойдет с пьедестала ведущей теории. Обращаю внимание, Барретт не просто критикует Экмана ничего не предлагая в замен: напротив, ее теория конструированных эмоций, описанная ей лет 6-7 назад набирает все большую популярность.
Баррет не бездоказательно пишет и приводит ссылки на то, что по лицевым движениям, даже правильно закодированным по FACS (facial action coding system) Экмана часто невозможно утверждать, что человек испытывает ту или иную эмоцию. Барретт называет кодировку эмоций по FACS – стереотипным (и то не всегда!) отображением, - а значит существенно упрощенным, на которые оказывает воздействие большое количество когнитивных схем и личный опыт. От себя отмечу, что я всегда приветствую такую научную дискуссию, особенно опирающуюся на современные данные.
Дискуссия вокруг теории Экмана имеет огромное прикладное значение, поскольку большинство инструментов распознавания эмоций строится именно на его теории и кодировке FACS (в лучшем случае). Если она официально будет снята с пьедестала, то придется менять технологии: а это время, деньги и фактически парадигма. Барретт значительно дополняет теорию Экмана нейробиологическими принципами работы мозга и утверждает, что внутренние когнитивные схемы развития и протекания эмоций гораздо более важнее чем внешние (мимические движения). Именно поэтому, профайлинг и внешняя калибровка мимических движений – это конечно, хорошо, но без знания нейробиологии и нейротехнологий – не работает.
Именно поэтому: профайлинг нейротехнологии детекция лжи - единственно правильная последовательность изучения.
Книгу Лизы Фельдман Барретт «Как рождаются эмоции» я выкладывал полтора года назад: скачать здесь https://t.me/ProProfiIing/597
Статья Лизы Фельдман Барретт в следующем посте
#эмоции, #книга, #скачать, #профайлинг, #мэтры, #дискуссия, #лицо, #FACS, #Экман, #Баррет, #ProProfiling, #профайлинг_Филатов, #Филатов
Telegram
Профайлинг, нейротехнологии и детекции лжи
#эмоции, #книга, #скачать, #профайлинг
Под завершение года крупные организации публикуют свои отчеты. И я тоже это собираюсь сделать дней через 5-6.
А пока меня заинтересовал итоговый отчет американского института искуственного интеллекта AI Now в Нью Йорке, о системах распознавания эмоций и искуственном интеллекте в этой индустрии. Пусть это и не самый авторитетный игрок на этом рынке, но довольно значительный.
Он предлагает запретить использование систем автоматизированного определения эмоций по лицу из-за “недостаточной методологической проработки этого вопроса” и из-за “наличия обоснованных опасений того, что даже полных лицевых данных не достаточно для определения эмоций”.
Я и сам здесь уже неоднократно писал об этом: лицо, конечно, - это хорошо, и не нужно преуменьшать его значимость в аналитике. Но нужно увеличивать значимость оценки голоса, жестикуляции/походки, психофизиологических параметров и текста.
Проблема в том, что если усомниться в правильности детекции эмоций по лицу, то под нож может пойти целая индустрия бизнеса объемом в 30-40млд $, а этого никто не хочет. При этом технологии детекции эмоций по остальным модальностям в принципе неплохо отработаны, но еще не интегрированы в одну систему. Однако, считаю, что со временем таких сообщений будет все больше и больше, пока не произойдет смена парадигмы)). А это не за горами.
#эмоции, #профайлинг, #бизнес, #психофизиология, #лицо, #FACS, #Экман, #API, #AI, #технологии, #ProProfiling, #профайлинг_Филатов, #Филатов
А пока меня заинтересовал итоговый отчет американского института искуственного интеллекта AI Now в Нью Йорке, о системах распознавания эмоций и искуственном интеллекте в этой индустрии. Пусть это и не самый авторитетный игрок на этом рынке, но довольно значительный.
Он предлагает запретить использование систем автоматизированного определения эмоций по лицу из-за “недостаточной методологической проработки этого вопроса” и из-за “наличия обоснованных опасений того, что даже полных лицевых данных не достаточно для определения эмоций”.
Я и сам здесь уже неоднократно писал об этом: лицо, конечно, - это хорошо, и не нужно преуменьшать его значимость в аналитике. Но нужно увеличивать значимость оценки голоса, жестикуляции/походки, психофизиологических параметров и текста.
Проблема в том, что если усомниться в правильности детекции эмоций по лицу, то под нож может пойти целая индустрия бизнеса объемом в 30-40млд $, а этого никто не хочет. При этом технологии детекции эмоций по остальным модальностям в принципе неплохо отработаны, но еще не интегрированы в одну систему. Однако, считаю, что со временем таких сообщений будет все больше и больше, пока не произойдет смена парадигмы)). А это не за горами.
#эмоции, #профайлинг, #бизнес, #психофизиология, #лицо, #FACS, #Экман, #API, #AI, #технологии, #ProProfiling, #профайлинг_Филатов, #Филатов
Сегодня у меня для вас подарок. Просто так: ничего за него не нужно делать, просто скачивайте и пользуйтесь. Будет приятно, если в комментариях скажете спасибо).
На прошлой неделе мне активно вспоминалось лицо. Не какое-то конкретное, а методы его изучения)). Ретроспективно смотря, я понимаю, что сам довольно много делал, чтобы его понять и изучить. Мой пристальный интерес к этой теме начался примерно с 2012 года.
В 2017-м я написал небольшую программку, которая автоматически помещала фото человека в эмоциональную распознавалку от MicroSoft и скачивала полученный результат – картинку с уже распознанными эмоциями. Я таких наделал около 10.000 фото. А сейчас эта распозвавалка стала весьма платной.
Зачем это надо?
В целом, как я считаю, научиться распознавать эмоции можно с помощью 2х разных принципов:
1) Детально изучить анатомию, физиологию и все проявления эмоций. Это требует большое количество времени и усердия.
2) Посмотреть огромное количество уже размеченных фото и видео и фактически «заставить» свое «подсознание» впитать правильные критерии распознавания эмоций по картинке. Собственно, вторым способом и учат различные нейросети, распознающие эмоции. И не только нейросети – но и я сам.
В общем – по ссылке вы можете скачать каталог с размеченными 2.000 фотографий с определенными Экмановскими эмоциями: радость, печаль, гнев, отвращение, удивление, страх, презрение, указанные в процентном соотношении. На фотографиях – известные люди, писатели, модели, актеры: все эти фотографии и люди чем-то знамениты.
Приведу пример - разметка выглядит следующим образом
Гнев: 0,00093
Презрение: 0,00424
Отвращение: 0,001
Страх: 0,077
Счастье: 0,008
Нейтральное выражение: 0,772
Грусть: 0,096
Удивление: 0,039
Поскольку в перечисленных числах наибольшее значение у нейтрального выражения лица (0,772), то это фото нейтрально по эмоциям с легкой примесью печали (0.096), страха (0,077) и удивления (0,039). Все, что меньше 0,003 можно не учитывать.
Полистайте эту фотобазу на досуге: уверен вам понравятся и фотографии и те инсайты, которые вы отметите при изучении эмоций.
База занимает около 1 ГБ места. Ссылка ведет на Гугл-диск и будет активна 1 неделю.
PS. Да, понятно, что машине не стоит доверять на все 100%, но все же, если смотреть только мимику, она в основном не ошибается.
#профайлинг, #лицо, #мимика, #эмоции, #Экман, #мэтры, #тренировка, #упражнения, #нейросеть, #фото, #фотобаза, #FACS, #Филатов, #профайлинг_филатов, #ProProfiling
На прошлой неделе мне активно вспоминалось лицо. Не какое-то конкретное, а методы его изучения)). Ретроспективно смотря, я понимаю, что сам довольно много делал, чтобы его понять и изучить. Мой пристальный интерес к этой теме начался примерно с 2012 года.
В 2017-м я написал небольшую программку, которая автоматически помещала фото человека в эмоциональную распознавалку от MicroSoft и скачивала полученный результат – картинку с уже распознанными эмоциями. Я таких наделал около 10.000 фото. А сейчас эта распозвавалка стала весьма платной.
Зачем это надо?
В целом, как я считаю, научиться распознавать эмоции можно с помощью 2х разных принципов:
1) Детально изучить анатомию, физиологию и все проявления эмоций. Это требует большое количество времени и усердия.
2) Посмотреть огромное количество уже размеченных фото и видео и фактически «заставить» свое «подсознание» впитать правильные критерии распознавания эмоций по картинке. Собственно, вторым способом и учат различные нейросети, распознающие эмоции. И не только нейросети – но и я сам.
В общем – по ссылке вы можете скачать каталог с размеченными 2.000 фотографий с определенными Экмановскими эмоциями: радость, печаль, гнев, отвращение, удивление, страх, презрение, указанные в процентном соотношении. На фотографиях – известные люди, писатели, модели, актеры: все эти фотографии и люди чем-то знамениты.
Приведу пример - разметка выглядит следующим образом
Гнев: 0,00093
Презрение: 0,00424
Отвращение: 0,001
Страх: 0,077
Счастье: 0,008
Нейтральное выражение: 0,772
Грусть: 0,096
Удивление: 0,039
Поскольку в перечисленных числах наибольшее значение у нейтрального выражения лица (0,772), то это фото нейтрально по эмоциям с легкой примесью печали (0.096), страха (0,077) и удивления (0,039). Все, что меньше 0,003 можно не учитывать.
Полистайте эту фотобазу на досуге: уверен вам понравятся и фотографии и те инсайты, которые вы отметите при изучении эмоций.
База занимает около 1 ГБ места. Ссылка ведет на Гугл-диск и будет активна 1 неделю.
PS. Да, понятно, что машине не стоит доверять на все 100%, но все же, если смотреть только мимику, она в основном не ошибается.
#профайлинг, #лицо, #мимика, #эмоции, #Экман, #мэтры, #тренировка, #упражнения, #нейросеть, #фото, #фотобаза, #FACS, #Филатов, #профайлинг_филатов, #ProProfiling
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Видео из набора фотографий эмоций еще экмановского периода.
Такая «nostalgie». Сейчас такие фото уже в музеях))
Узнаете эмоции?
#эмоции, #мимика, #видео, #Экман, #FACS, #мэтры, #лицо, #ProProfiling, #Филатов, #профайлинг_Филатов
Такая «nostalgie». Сейчас такие фото уже в музеях))
Узнаете эмоции?
#эмоции, #мимика, #видео, #Экман, #FACS, #мэтры, #лицо, #ProProfiling, #Филатов, #профайлинг_Филатов
Аудиокарта эмоций.
Всех с завершением пятницы! И вот вам учебно-развлекательный пост!
В конце прошлого года появилось интересное исследование, посвященное картированию аудиальных эмоциональных выражений. Взгляните - весьма занятно получилось!
Если вы следите за каналом, то классический атлас эмоций П.Экмана, вы уже видели. И вот, похоже появляется нечто подобное, но со звуком. Точнее – с голосом.
Сегодня создание хороших голосовых анализаторов является самым перспективным направлением в автоматизации профилирования и умение определить не просто базовую эмоцию, а их процентную комбинацию (читай – эмоциональное состояние) сильно бы пригодилось.
Карта показывает взаимосвязи и переходы 24 основных эмоциональных состояний в голосе, характеризируя их при этом по 13-ти критериям, например – уверенность, доминантность, возбуждение, надежность и прочие. Как минус, стоит сказать, что эта карта появилась путем записи и анализа образцов голоса всего 56 человек, что, конечно, мало. Однако этих образцов было более 3.000.
Посмотрите и послушайте звуки на интерактивной карте по ссылке. Потренируйтесь. Поспрашивайте себя, как бы вы категоризировали те звуки, которые услышите и сравните их с описанием: это весьма полезно для улучшения аудиальной калибровки. Тренироваться лучше на десктопе, на телефоне – простая трата времени.
Я иногда открываю себе эту карту и "загружаю" в себя нужные эмоции.
Довольно давно я рассказывал про CLEESE – программе оценки и модификации психологической окраски речи. Ее алгоритм я считаю более перспективным, поскольку он сочетает в себе компьютерное обучение на основе гораздо большего количества образцов голоса, модифицированных на основе экспертного и компьютерного анализа. CLEESE позволяет модифицировать голос под специальные требования пользователя – сделать его, например, более агрессивным, доверительным, теплым и прочее.
С CLEESE и ее разработчиками я познакомился в Глазго 4 года назад на форуме CERE-2018 где они представляли свою работу и очень замечательно, что мы с ними продолжаем общение даже сейчас в текущей ситуации.
#голос, #эмоции, #технологии, #приложения, #программы, #профайлинг, #исследования, #мэтры, #ProProfiling, #Филатов
Всех с завершением пятницы! И вот вам учебно-развлекательный пост!
В конце прошлого года появилось интересное исследование, посвященное картированию аудиальных эмоциональных выражений. Взгляните - весьма занятно получилось!
Если вы следите за каналом, то классический атлас эмоций П.Экмана, вы уже видели. И вот, похоже появляется нечто подобное, но со звуком. Точнее – с голосом.
Сегодня создание хороших голосовых анализаторов является самым перспективным направлением в автоматизации профилирования и умение определить не просто базовую эмоцию, а их процентную комбинацию (читай – эмоциональное состояние) сильно бы пригодилось.
Карта показывает взаимосвязи и переходы 24 основных эмоциональных состояний в голосе, характеризируя их при этом по 13-ти критериям, например – уверенность, доминантность, возбуждение, надежность и прочие. Как минус, стоит сказать, что эта карта появилась путем записи и анализа образцов голоса всего 56 человек, что, конечно, мало. Однако этих образцов было более 3.000.
Посмотрите и послушайте звуки на интерактивной карте по ссылке. Потренируйтесь. Поспрашивайте себя, как бы вы категоризировали те звуки, которые услышите и сравните их с описанием: это весьма полезно для улучшения аудиальной калибровки. Тренироваться лучше на десктопе, на телефоне – простая трата времени.
Я иногда открываю себе эту карту и "загружаю" в себя нужные эмоции.
Довольно давно я рассказывал про CLEESE – программе оценки и модификации психологической окраски речи. Ее алгоритм я считаю более перспективным, поскольку он сочетает в себе компьютерное обучение на основе гораздо большего количества образцов голоса, модифицированных на основе экспертного и компьютерного анализа. CLEESE позволяет модифицировать голос под специальные требования пользователя – сделать его, например, более агрессивным, доверительным, теплым и прочее.
С CLEESE и ее разработчиками я познакомился в Глазго 4 года назад на форуме CERE-2018 где они представляли свою работу и очень замечательно, что мы с ними продолжаем общение даже сейчас в текущей ситуации.
#голос, #эмоции, #технологии, #приложения, #программы, #профайлинг, #исследования, #мэтры, #ProProfiling, #Филатов
Telegram
Профайлинг, нейротехнологии и детекции лжи
Вышло обновление атласа эмоций Пола Экмана!
Из атласа вы узнаете из первисточника о базовых эмоциях и их разновидностях со стратегиями работы с ними!
http://atlasofemotions.org/
#Экман, #эмоции, #мэтры, #профайлинг
Из атласа вы узнаете из первисточника о базовых эмоциях и их разновидностях со стратегиями работы с ними!
http://atlasofemotions.org/
#Экман, #эмоции, #мэтры, #профайлинг
Последние данные профайлинга убедительно доказывают о том, что мужчины хуже определяют эмоции по лицу человека. Особенно, если этот человек женщина или ребенок.
Среднестатистическому мужчине проще по выражению лица понять мужчину. Хуже обстоят дела с женщинами и совсем плохо – с детьми. Здесь я уже много раз поднимал эту тему (посмотрите в поиске по тегам, если интересно).
Как я считаю, есть 2 принципиальных пути повышения правильности определения эмоций по лицу.
Первый заключается в кропотливом изучении методик кодирования лица и мимики, тренировке на тренажерах и упражнениях. Этот путь стратегически правильный, но долгий. Есть второй путь, по которому мы учим нейросети читать эмоции: если ты посмотрел 100.000 разных примеров выражения эмоции, то ты чуть ли не интуитивно будешь способен ее различать, не объясняя при этом какие-то и кому-то важные детали. Так быстрее, но менее надежней.
Я в свое время прошел оба пути, изучив все классические и современные инструменты чтения и кодирования лиц и просмотрев сотни многотысячных баз фотографий и видео выражений эмоций. Кстати, о базах фотографий – совсем недавно в свет появилась качественная база фотографий детских эмоций - CAFE - The Child Affective Face Set. Это довольно редкая штука: все почему-то сосредоточены на взрослых, а детских датасетов – не сыщешь днем с огнем. Ну и вообще ее еще нет в открытом доступе, поэтому – делюсь.
В датасете более 1200 фотографий детей от 2х до 8ми лет с выражениями «экмановских» эмоций: гнев, печаль, радость, страх, удивление, отвращение и нейтральное выражение лица. Занимает это все 4ГБ. Качать нужно не всем, но будет полезно тем, кто занимается качественным чтением лиц и людей, особенно детский. А такие люди, здесь в канале, есть.
Вот ссылка на скачивание базы, распределенной по эмоциям, а вот ссылка – на тоже самое, но с распределением по сессиям съемок. Посмотрите, потренируйтесь, и надеюсь, это поможет вам лучше понимать ребятишек. Если кто считает себя профи в оценке эмоций - можете докапываться к некоторым фотографиям: они не все идеальны.
Понимать выражение лица все равно важно, даже несмотря на то, что сегодня этот способ опеделения эмоций сильно и по делу критикцется. Дошло до того, что в пошлом году Microsoft отказалась от поддержки своего движка по определению эмоций по лицу. Лицо все равно остается ключевым элементом передачи невербальной информации о коммуникации.
#исследования, #Экман, #лицо, #эмоции, #мимика, #профайлинг, #база, #скачать
Среднестатистическому мужчине проще по выражению лица понять мужчину. Хуже обстоят дела с женщинами и совсем плохо – с детьми. Здесь я уже много раз поднимал эту тему (посмотрите в поиске по тегам, если интересно).
Как я считаю, есть 2 принципиальных пути повышения правильности определения эмоций по лицу.
Первый заключается в кропотливом изучении методик кодирования лица и мимики, тренировке на тренажерах и упражнениях. Этот путь стратегически правильный, но долгий. Есть второй путь, по которому мы учим нейросети читать эмоции: если ты посмотрел 100.000 разных примеров выражения эмоции, то ты чуть ли не интуитивно будешь способен ее различать, не объясняя при этом какие-то и кому-то важные детали. Так быстрее, но менее надежней.
Я в свое время прошел оба пути, изучив все классические и современные инструменты чтения и кодирования лиц и просмотрев сотни многотысячных баз фотографий и видео выражений эмоций. Кстати, о базах фотографий – совсем недавно в свет появилась качественная база фотографий детских эмоций - CAFE - The Child Affective Face Set. Это довольно редкая штука: все почему-то сосредоточены на взрослых, а детских датасетов – не сыщешь днем с огнем. Ну и вообще ее еще нет в открытом доступе, поэтому – делюсь.
В датасете более 1200 фотографий детей от 2х до 8ми лет с выражениями «экмановских» эмоций: гнев, печаль, радость, страх, удивление, отвращение и нейтральное выражение лица. Занимает это все 4ГБ. Качать нужно не всем, но будет полезно тем, кто занимается качественным чтением лиц и людей, особенно детский. А такие люди, здесь в канале, есть.
Вот ссылка на скачивание базы, распределенной по эмоциям, а вот ссылка – на тоже самое, но с распределением по сессиям съемок. Посмотрите, потренируйтесь, и надеюсь, это поможет вам лучше понимать ребятишек. Если кто считает себя профи в оценке эмоций - можете докапываться к некоторым фотографиям: они не все идеальны.
Понимать выражение лица все равно важно, даже несмотря на то, что сегодня этот способ опеделения эмоций сильно и по делу критикцется. Дошло до того, что в пошлом году Microsoft отказалась от поддержки своего движка по определению эмоций по лицу. Лицо все равно остается ключевым элементом передачи невербальной информации о коммуникации.
#исследования, #Экман, #лицо, #эмоции, #мимика, #профайлинг, #база, #скачать
Telegram
Профайлинг, нейротехнологии и детекции лжи
Между прочим 2 дня тому назад случилось знАковое событие, о котором почему-то никто не говорит.
Microsoft заявила, что постепенно прекращает публичный доступ к ряду инструментов для анализа лица на базе искусственного интеллекта которые, например, определяют…
Microsoft заявила, что постепенно прекращает публичный доступ к ряду инструментов для анализа лица на базе искусственного интеллекта которые, например, определяют…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Последние данные профайлинга убедительно доказывают о том, что мужчины хуже определяют эмоции по лицу человека. Особенно, если этот человек женщина или ребенок.
Среднестатистическому мужчине проще по выражению лица понять мужчину. Хуже обстоят дела с женщинами и совсем плохо – с детьми. Здесь я уже много раз поднимал эту тему (посмотрите в поиске по тегам, если интересно).
Как я считаю, есть 2 принципиальных пути повышения правильности определения эмоций по лицу.
Первый заключается в кропотливом изучении методик кодирования лица и мимики, тренировке на тренажерах и упражнениях. Этот путь стратегически правильный, но долгий. Есть второй путь, по которому мы учим нейросети читать эмоции: если ты посмотрел 100.000 разных примеров выражения эмоции, то ты чуть ли не интуитивно будешь способен ее различать, не объясняя при этом какие-то и кому-то важные детали. Так быстрее, но менее надежней - в интуицию довольно часто закрадываются ошибки.
Я в свое время прошел оба пути, изучив все классические и современные инструменты чтения и кодирования лиц и просмотрев сотни многотысячных баз фотографий и видео выражений эмоций. Кстати, о базах фотографий – совсем недавно в свет появилась качественная база фотографий детских эмоций - CAFE - The Child Affective Face Set. Это довольно редкая штука: все почему-то сосредоточены на взрослых, а детских датасетов – не сыщешь днем с огнем. Ну и вообще ее еще нет в открытом доступе, поэтому – делюсь.
В датасете более 1200 фотографий детей от 2х до 8ми лет с выражениями «экмановских» эмоций: гнев, печаль, радость, страх, удивление, отвращение и нейтральное выражение лица. Занимает это все 4ГБ. Качать нужно не всем, но будет полезно тем, кто занимается качественным чтением лиц и людей, особенно детский. А такие люди, здесь в канале, есть.
Вот ссылка на скачивание базы, распределенной по эмоциям, а вот ссылка – на тоже самое, но с распределением по сессиям съемок. Посмотрите, потренируйтесь, и надеюсь, это поможет вам лучше понимать ребятишек. Если кто считает себя профи в оценке эмоций - можете докапываться к некоторым фотографиям: они не все идеальны.
Понимать выражение лица все равно важно, даже несмотря на то, что сегодня этот способ опеделения эмоций сильно и по делу критикцется. Дошло до того, что в позапрошлом году Microsoft отказалась от поддержки своего движка по определению эмоций по лицу. Хотя лицо все равно остается важным элементом передачи невербальной информации о коммуникации.
#исследования, #Экман, #лицо, #эмоции, #мимика, #профайлинг, #база, #скачать
Среднестатистическому мужчине проще по выражению лица понять мужчину. Хуже обстоят дела с женщинами и совсем плохо – с детьми. Здесь я уже много раз поднимал эту тему (посмотрите в поиске по тегам, если интересно).
Как я считаю, есть 2 принципиальных пути повышения правильности определения эмоций по лицу.
Первый заключается в кропотливом изучении методик кодирования лица и мимики, тренировке на тренажерах и упражнениях. Этот путь стратегически правильный, но долгий. Есть второй путь, по которому мы учим нейросети читать эмоции: если ты посмотрел 100.000 разных примеров выражения эмоции, то ты чуть ли не интуитивно будешь способен ее различать, не объясняя при этом какие-то и кому-то важные детали. Так быстрее, но менее надежней - в интуицию довольно часто закрадываются ошибки.
Я в свое время прошел оба пути, изучив все классические и современные инструменты чтения и кодирования лиц и просмотрев сотни многотысячных баз фотографий и видео выражений эмоций. Кстати, о базах фотографий – совсем недавно в свет появилась качественная база фотографий детских эмоций - CAFE - The Child Affective Face Set. Это довольно редкая штука: все почему-то сосредоточены на взрослых, а детских датасетов – не сыщешь днем с огнем. Ну и вообще ее еще нет в открытом доступе, поэтому – делюсь.
В датасете более 1200 фотографий детей от 2х до 8ми лет с выражениями «экмановских» эмоций: гнев, печаль, радость, страх, удивление, отвращение и нейтральное выражение лица. Занимает это все 4ГБ. Качать нужно не всем, но будет полезно тем, кто занимается качественным чтением лиц и людей, особенно детский. А такие люди, здесь в канале, есть.
Вот ссылка на скачивание базы, распределенной по эмоциям, а вот ссылка – на тоже самое, но с распределением по сессиям съемок. Посмотрите, потренируйтесь, и надеюсь, это поможет вам лучше понимать ребятишек. Если кто считает себя профи в оценке эмоций - можете докапываться к некоторым фотографиям: они не все идеальны.
Понимать выражение лица все равно важно, даже несмотря на то, что сегодня этот способ опеделения эмоций сильно и по делу критикцется. Дошло до того, что в позапрошлом году Microsoft отказалась от поддержки своего движка по определению эмоций по лицу. Хотя лицо все равно остается важным элементом передачи невербальной информации о коммуникации.
#исследования, #Экман, #лицо, #эмоции, #мимика, #профайлинг, #база, #скачать