Share |

пятница, 10 июня 2016 г.

Критический взгляд на анализ эмоций по фото

Недавно мы вам продемонстрировали возможность анализа эмоций по фото (см. этот пост).
Сейчас я хотел бы более критично посмотреть на данный анализ.
Возможность потокового распознавания эмоций существует достаточно давно, системы распознавания верой и правдой служат различным спец.службам и охранным структурам.
Разумеется, подобная услуга доступна и частным лицам.
В последнее время верификацией эмоций (профайлингом, если будет угодно) занимается достаточно много специалистов, разумеется, каждый кулик хвалит своё болото. В данном посте я не буду сравнивать эффективность человека и компьютера, моя цель посмотреть насколько точно алгоритм от Microsoft определяет эмоции.
В своё время я активно интересовался определением эмоций, познакомился с трудами Пола Экмана, системой FACS - Facial Action Coding System (Система Кодирования Лицевых Движений).
Думаю, что в основе алгоритма от Microsoft  лежит нечто подобное.
И так, для теста я отобрал классические фото эмоций, которые многим могут быть знакомы:


 Первая эмоция: Удивление, почти 100% попадание.


 Вторая эмоция - отвращение. Алгоритм распознал её как смесь из гнева и нейтрального выражения.

 Радость, 100% попадание.

 Гнев, алгоритм уверяет нас, что это нейтральное выражение лица. В повседневной жизни подобная ошибка может дорого обойтись.



 А вот эта барышня определённо не в духе, алгоритм с нами согласен.

 Страх определён точно.

 Презрение, алгоритм думает, что это нейтральное выражение и немного счастья. Как по мне, так выражение лица полно наглого презрения.

 Печаль, почти 100% 


Я потратил несколько часов, пробовал разные варианты, я хотел найти примеры счастья. Пробовал молодых и старых, европейцев и азиатов, даже Джим Керри временами был грустным и гневным по мнению алгоритма. Каково же было моё удивление, когда я искал эмоцию презрения и нашёл вот это:

 Сразу видно, человек счастлив. Ну а чего, первичные выборы уже в кармане.


Итого, алгоритм справляется с базовыми эмоциями, есть конечно проблемы, неточности и промахи. Но, в целом, я считаю, что он имеет право жизнь, с тем учётом, что он обучаем.
Было бы интересно заглянуть под капот алгоритму, надеюсь в ближайшем будущем данный пост будет иметь продолжение.
А вот это на закуску, Чак невозмутим и печален.


7 комментариев:

  1. Автор ошибочно критикует технологию, она работает. Автор -- учи матчасть, ищи ошибки в своем коде

    ОтветитьУдалить
  2. Одна ошибка исправлена. Еще осталась.

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. Юрий, здравствуйте.
      Благодарю за указание на ошибки.
      О какой "ещё одной" идёт речь?

      Удалить
    2. Иван, оси!!! оси!!! 0 до 1. И самое главное -- как интерпретировать confidence level. Алгоритм не определяет смесь эмоций -- по каждой из 8 эмоций дается оценка достоверности (уверенности) в эмоции от 0 до 1. Если какая-то фотография получает по одной эмоции 0.2, а по другой 0.8, то это не говорит о их сочетании

      Удалить
    3. Юра, я уже подумал, что набрав статистику, мы можем поиграться с кластерным анализом

      Удалить
    4. да, можно, но у меня есть другая идея

      Удалить
  3. забыл добавить: оценка эмоций "отвращение" и "презрение" пока в экспериментальном режиме, точность может быть ниже, чем для других эмоций

    ОтветитьУдалить

рек

Популярные сообщения