#эмоции, #книга, #скачать, #профайлинг, #мэтры, #дискуссия, #лицо, #FACS, #Экман, #Баррет, #ProProfiling, #профайлинг_Филатов, #Филатов

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

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

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

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

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

Пятничное видео))

Система FACS – объективная кодировка лицевых и мимических движений (Facial Action Coding System).

#FACS, #профайлинг, #лицо, #мимика, #эмоции

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