Протез для эмоций
Неспособность улавливать скрытые реакции и социальные сигналы - одна из главных проблем больных, страдающих аутизмом. Их начинают сторониться окружающие, и аутисты оказываются изгоями, отчего немало страдают.
Помочь таким людям воспринимать реакцию окружающих призван эмоциональный социальный протез, идентифицирующий человеческие эмоции. Прибор, который сконструировали Рана Эль Калиуби и ее коллеги из Массачусетского технологического института, состоит из маленькой камеры, которая крепится к очкам, и соединенного с ней переносного компьютера. Последний снабжен программным обеспечением, позволяющим анализировать поступающее через камеру изображение и сопоставлять его с заложенными в базу данных образцами. В этом, собственно, и заключается весь процесс распознавания эмоций. Если изображение имеет признаки, характерные для проявления человеком негативных реакций, прибор посылает аутисту определенный сигнал.
Еще в 2004 году Эль Калиуби продемонстрировала, что созданное ею в сотрудничестве с Питером Робинсоном из Кембриджского университета программное обеспечение распознает такие состояния человека, как согласие, несогласие, концентрация, размышление, неуверенность или незаинтересованность. Как отмечает журнал New Scientist, это было большим шагом вперед, поскольку прежние программы могли различать лишь шесть основных эмоциональных состояний: веселье, грусть, гнев, страх, удивление и отвращение, а в чистом виде подобные эмоции встречаются довольно редко.
Программа Эль Калиуби была протестирована на десятках видеоклипов продолжительностью по восемь секунд каждый, в которых актеры выражали ту или иную эмоцию. Система запоминала движение бровей, губ, носа, фиксировала наклоны и кивки головы и на основе заложенного в нее алгоритма делала свои выводы. В ходе этих испытаний программа верно определяла состояние актера в 90% случаев. При тестировании видеозаписей обыкновенных людей результат был похуже - 64%. Сейчас Эль Калиуби тренирует программное обеспечение на отрывках из кинофильмов и роликах, записываемых веб-камерой.
Работа над самим прибором также еще продолжается. Проблема в том, что эффективность системы распознавания напрямую зависит от мощности компьютера, а у традиционных КПК она не столь велика. Кроме того, необходимо создать камеру с высоким разрешением, которую будет удобно носить на очках (она должна крепиться на дужке). И, наконец, определенная сложность заключается в самих аутистах, которых надо как-то научить смотреть в глаза собеседнику при разговоре - иначе камера не сможет отследить проявления эмоций.
Еще в 2004 году Эль Калиуби продемонстрировала, что созданное ею в сотрудничестве с Питером Робинсоном из Кембриджского университета программное обеспечение распознает такие состояния человека, как согласие, несогласие, концентрация, размышление, неуверенность или незаинтересованность. Как отмечает журнал New Scientist, это было большим шагом вперед, поскольку прежние программы могли различать лишь шесть основных эмоциональных состояний: веселье, грусть, гнев, страх, удивление и отвращение, а в чистом виде подобные эмоции встречаются довольно редко.
Программа Эль Калиуби была протестирована на десятках видеоклипов продолжительностью по восемь секунд каждый, в которых актеры выражали ту или иную эмоцию. Система запоминала движение бровей, губ, носа, фиксировала наклоны и кивки головы и на основе заложенного в нее алгоритма делала свои выводы. В ходе этих испытаний программа верно определяла состояние актера в 90% случаев. При тестировании видеозаписей обыкновенных людей результат был похуже - 64%. Сейчас Эль Калиуби тренирует программное обеспечение на отрывках из кинофильмов и роликах, записываемых веб-камерой.
Работа над самим прибором также еще продолжается. Проблема в том, что эффективность системы распознавания напрямую зависит от мощности компьютера, а у традиционных КПК она не столь велика. Кроме того, необходимо создать камеру с высоким разрешением, которую будет удобно носить на очках (она должна крепиться на дужке). И, наконец, определенная сложность заключается в самих аутистах, которых надо как-то научить смотреть в глаза собеседнику при разговоре - иначе камера не сможет отследить проявления эмоций.