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 MobiCom, которая пройдет в октябре в Нью-Йорке, с подробностями также можно ознакомиться на сайте лаборатории.
Распознавание человеческих эмоций — достаточно сложная задача, однако результаты ее решения могут быть востребованы в самых разных сферах. Например, производители фильмов и видеоигр могли бы с помощью технологии распознавания эмоций напрямую получать информацию об эмоциональной реакции зрителей и игроков. Кроме того, подобная технология могла бы помочь социальным роботам более естественно взаимодействовать с людьми. На сегодня уже существуют примеры реализации систем распознавания эмоций — например, с помощью алгоритма, распознающего выражение лица и речь человека. Однако такие системы неспособны распознать скрытые эмоции, в отличие от технологии, предложенной специалистами из MIT.
В прошлом году двое из трех авторов текущей работы представили технологию для дистанционного измерения пульса и частоты дыхания человека без нательных датчиков, с помощью радара на основе Wi-Fi. В новой публикации исследователи с помощью машинного обучения описали созданную ими систему под названием EQ-Radio. Эта система на основе полученных данных о сердцебиении и пульсе может распознать эмоции, которые испытывает человек в данный момент. В перспективе применение подобной технологии позволит считывать эмоции даже с помощью обычного Wi-Fi роутера.
Алгоритм изначально был обучен на данных о сердцебиении и дыхании 30 человек. Добровольцев просили воспроизвести конкретные эмоции, для чего им предлагалось вспомнить какое-нибудь волнующее событие или воспользоваться дополнительными материалами: видео, музыкой, фотографиями. Всего в ходе обучения с помощью радара и аппарата ЭКГ было сделано свыше 130 тысяч замеров на добровольцах. Также исследователи использовали камеры, чтобы сравнить результаты с традиционным распознаванием эмоций по выражению лица.
Обученный алгоритм был использован для распознавания четырех эмоций: радость, удовольствие, грусть и злость. Будучи применен к участвовавшим в обучении добровольцам, EQ-Radio показал точность распознавания 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 алгоритмом напрямую с помощью ЭКГ, — в таком случае система показывает точность в 88,2 процента для «знакомых» людей и 73,2 для человека, данные о котором не использовались при ее обучении. 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 распознавания эмоций по выражению лица планируют использовать в США для поиска потенциальных террористов.