Изобретение молодых ученых Проектно-учебной лаборатории Государственного университета управления «Цифровая экономика и высокие технологии» (ПУЛ ЦЭВТ ГУУ), разработанное на основе нейросети, позволяет распознавать эмоциональное состояние человека и его изменение. В октябре система начнет работать в тестовом режиме в ГУУ.
В основу технологии распознавания заложены сложные математические алгоритмы: компьютер анализирует почти миллиард параметров лица человека. За основу берется множество фотографий.
«Первое, что нужно распознать — это лицо, второе — в каком положении оно находится. Для эффективной работы необходима очень большая выборка, минимум сто тысяч фотографий по каждому из направлений — грусть, радость и нейтральное состояние лица, когда человек спокоен. Мы отдельно используем две выборки: общераспространенную, которую может использовать каждый и подготавливаем свою выборку из наших студентов и сотрудников университета», — делится механизмом работы системы заведующий сектором лаборатории ЦЭВТ ГУУ Михаил Сутулов.
Число распознаваемых настроений постепенно увеличивается, планируется добавить и поведенческий анализ (походка, позы, характер движений), чтобы выйти на рынок с готовым решением.
«Данная система может быть предложена как продукт для бизнеса, например, чтобы продавцы могли грамотно работать с клиентами: на основе эмоции, выявленной нейросетью, покупателю предлагать тот или иной товар. Кроме того, разработанная технология является важной частью системы безопасности», — отметил начальник Проектно-учебной лаборатории ГУУ Михаил Начевский.
Помимо этого, ученые лаборатории ГУУ работают над следующими проектами: «МоскваПомощь» — интерактивная доска объявлений, на которой бы жители могли бесплатно размещать информацию о помощи; «Digital paper» — новый способ хранения и передачи больших объемов данных на бумажных носителях при помощи уникального алгоритма кодирования; «Чат-бот ГУУ» — виртуальный онлайн-помощник для студентов, преподавателей и сотрудников Первого управленческого; «ЮрТех» — платформенное решение с элементами машинного обучения, которое позволит выстроить алгоритмы для поиска взаимосвязей в российском законодательстве и другие.
Источник: ГУУ
