Распознавание эмоций - новая технология, которую модели ИИ предоставляют маркетологам и многим специалистам в других сферах. Но откуда мы знаем, что машины действительно могут понимать такие сложные человеческие формы выражения чувств как эмоции?
Допустим, мы хотим создать такой ИИ с абсолютного нуля. Любому ИИ необходимо предоставить данные из реального мира, на основе которых он будет выполнять свою работу или, как в нашем случае, выдавать нам эмоции, которые люди проявляют на изображении. Поэтому нам нужно скормить ИИ тысячи фотографий, на которых люди выражают счастье, тысячи фотографий, на которых люди грустят, и т.д. Вопрос в том, как нам решить, какую эмоцию выражает человек на изображении, прежде чем мы начнем учить ИИ делать это за нас?
Именно здесь на помощь приходит FACS. Facial Action Coding System (FACS) представляет собой систему классификации выражений лица, которая основана на определений эмоций из комбинаций движений мышц лица, называемых Action Units (AUs). Представьте себе, что ActionUnits - это части пазла. Если мы видим, что уголки ваших губ подняты (AU1), напряжены скулы (AU2) и приподняты брови (AU3) - мы с уверенностью можем сказать, что вы улыбаетесь и испытываете радость/счастье. FACS - это руководство для того, чтобы определить какую эмоцию выражает тот или другой человек по четким критериям.
Большинство, если не все, модели распознавания эмоций создаются с использованием FACS или ему подобных для определения эмоций на изображении и передачи тысяч таких изображений искусственному интеллекту.
Именно поэтому мы можем с уверенностью говорить о том, что ИИ действительно умеет распознавать эмоции с изображений с точностью международно признанной системы кодировки эмоций FACS.
Подробнее о нашем проекте читайте на сайте
https://aicap.tech/