Компания Kia Motors показала R.E.A.D. — систему распознавания настроения пассажиров беспилотного автомобиля, которая позволяет изменить обстановку в салоне. Такая система, к примеру, может автоматически настроить освещение и температуру в салоне. О новинке сообщается на сайте компании.
Чаще всего распознавание лиц используется в салонах автомобилей для контроля над водителями: например, в прошлом году американская компания Affectiva использовала для решения этой задачи свою технологию распознавания эмоций. В беспилотных автомобилях в такой системе нет необходимости; тем не менее, распознавание лиц в салоне возможно использовать для другого — например, для более комфортной поездки.
Этим занялась автомобильная компания KIA. Их R.E.A.D. (Real-time Emotion Adaptive Driving) представляет собой систему, оснащенную технологией распознавания эмоций, а также сенсорами, которые анализируют сердцебиение и электрическую активность кожи. На основе собранных данных система анализирует настроение пассажира и настраивает обстановку в салоне: кондиционирование, температуру, освещение и развлекательную систему (музыку и видео).
Этот и другие новые проекты Kia будут представлены на технологической выставке CES 2019, которая пройдет в Лас-Вегасе с 8 по 11 января. Помимо R.E.A.D. компания, к примеру, также представит V-Touch — 3D-камеру, которая анализирует лицо и руки пассажиров, позволяя им управлять автомобилем жестами и выражением лица.
С помощью технологий распознавания лиц также можно управлять, к примеру, инвалидными креслами. Такую разработку в конце прошлого года показала Intel: компания оснастила коляску камерами, которые анализируют изменения выражения лица и позволяют пользователю отдавать ей команды гримасами.
Елизавета Ивтушок
Модель разработали в Японии
Даидзю Уэда (Daiju Ueda) с коллегами по Метропольному университету Осаки разработал модель на основе алгоритмов глубокого машинного обучения, которая эффективно выявляет жировую инфильтрацию (стеатоз) печени по рентгенограммам органов грудной клетки. В работе использовали данные 4414 пациентов двух японских клиник, которым выполнили по 6599 снимков грудной клетки и эластограмм печени с определением контролируемого параметра затухания (CAP, количественный показатель степени стеатоза). Пациентов одной из клиник случайным образом распределили в соотношении 8:1:1 в датасеты для обучения, настройки и внутреннего тестирования модели, а участники из второй клиники вошли в датасет внешнего тестирования. Результаты опубликованы в журнале Radiology: Cardiothoracic Imaging.