Wi-Fi роутер научат различать человеческие эмоции

Wi-Fi роутер научат различать человеческие эмоции

Исследователи из Лаборатории информационных технологий и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL MIT) разработали устройство, позволяющее определить эмоциональное состояние человека при помощи радиоволн с точностью до 87 процентов. Авторы выступят с докладом на конференции , которая пройдет в октябре в Нью-Йорке, также с подробностями можно ознакомиться на сайте лаборатории.

Распознавание человеческий эмоций — достаточно сложная задача, однако такая информация может быть востребована в самых разных сферах. Например, производители фильмов и видеоигр могли бы с помощью технологии распознавания эмоций получать напрямую информацию об эмоциональной реакции зрителей и игроков. Кроме того, подобная технология может помочь социальным роботам более естественно взаимодействовать с людьми. Существуют и другие примеры реализации систем распознавания эмоций. Например, можно определять эмоции с помощью алгоритма, распознающего выражения лица и речь человека, однако такие системы неспособны распознать скрытые эмоции, в отличие от технологии, предложенной специалистами из MIT.

В прошлом году двое из троих авторов текущей работы представили технологию для дистанционного измерения пульса и частоты дыхания без нательных датчиков, с помощью радара на основе Wi-Fi. В новой публикации исследователи с помощью машинного обучения создали систему под названием EQ-Radio, которая может на основе полученных данных о сердцебиении и пульсе определить эмоции, которые испытывает человек в данный момент. В перспективе применение подобной технологии позволит распознавать эмоции человека даже с помощью обычного Wi-Fi роутера.

Wi-Fi роутер научат различать человеческие эмоции Алгоритм изначально был обучен на данных о сердцебиении и дыхании 30 человек.  Добровольцев просили воспроизвести конкретные эмоции, для чего им предлагалось вспомнить какое-либо событие, также можно было воспользоваться различными дополнительными материалами: видео, музыкой, фотографиями. Всего для обучения было сделано свыше 130 тысяч замеров на добровольцах, одновременно с помощью радара и аппарата ЭКГ. Также исследователи установили камеры, чтобы сравнить результаты с традиционным распознаванием эмоций по выражению лица. 

Обученный алгоритм был использован для распознавания четырех эмоций: радость, удовольствие, грусть и злость. В результате алгоритм EQ-Radio, использованный для распознавания эмоций участвовавших в обучении добровольцев, показал точность в 87 процентов. В случае с человеком, данные которого не использовались при обучении алгоритма, точность распознавания снизилась до 72,3 процента. По словам авторов, эти показатели незначительно уступают результатам обработки данных, полученных с помощью ЭКГ — в таком случае система показывает точность в 88,2 процента в индивидуальном распознавании и 73,2 для человека, данные о котором не использовались при обучении алгоритма. Кроме того, отмечают авторы, такой подход значительно превосходит точность распознавания эмоций по выражению лица, которая оценивается исследователями в 39,5 процента.

Существуют уже работающие системы распознавания эмоций по выражению лица. Подобная система используется, например, в «эмоциональном» роботе Pepper, также компания Microsoft в 2015 году открыла доступ к экспериментальной версии сервиса по распознаванию человеческих эмоций по фотографии. Кроме того, подобную систему планируют использовать в США для распознавания потенциальных террористов по выражению лица.

.