Как только прибор заметит скуку на лице собеседника, карманный компьютер сразу же подаст сигнал владельцу
Американские специалисты создали новое устройство, которое способно распознавать человеческие эмоции. Новинка состоит из миниатюрной камеры, прикрепленной к очкам и соединенной с карманным компьютером. Этот аппарат, в частности, может быть полезным для любого оратора, который будет иметь объективные данные о реакции аудитории на произносимую им речь.
Новый прибор будет осведомлять аутиста о душевном состоянии его собеседника и подаст сигнал, если у того проявятся признаки скуки, раздражения или других негативных эмоций, сообщает журнал New Scientist. Прибор разработали специалисты Media Lab из Массачусетского технологического университета.
«В настоящее время специалисты тестируют программу на отрывках из кинофильмов и роликах, снятых веб-камерами»
Одна из проблем, с которыми сталкиваются люди, страдающие аутизмом, – неспособность воспринимать социальные сигналы. Иными словами, аутист не может вовремя определить, заскучал собеседник или же потерял к нему интерес. «По этой причине многие зачастую избегают общения с такими людьми», – поясняет одна из создателей устройства Рейна Эль-Калюби. «Эмоциональный протез», который придумали ученые, поможет решить эту проблему.
Новинка состоит из миниатюрной камеры, прикрепленной к очкам и соединенной с карманным компьютером. «Наладонник» снабжен специальным программным обеспечением, позволяющим анализировать изображения, поступающие с камеры, и сопоставлять их с имеющимися в базе данных картинками, распознавая таким образом эмоции человека. Как только прибор заметит скуку или раздражение на лице собеседника, аутисту сразу будет подан бесшумный сигнал – карманный компьютер завибрирует.
Два года назад Рейна Эль-Калюби продемонстрировала программное обеспечение, созданное ею совместно с Питером Робинсоном из университета Кембриджа. Эта разработка была в состоянии распознавать согласие, несогласие, концентрацию, размышление, неуверенность или заинтересованность после нескольких секунд видеонаблюдения. Ранее подобный софт был способен определять всего лишь шесть основных эмоциональных состояний: счастье, печаль, гнев, страх, удивление и раздражение. Очевидно, что для более-менее осознанной коммуникации этого мало.
Эль-Калюби обучала свою разработку распознавать эмоции на сотне короткометражных видеоклипов, в которых снимались профессиональные актеры. Программа следит за мимикой: за движением бровей, губ и носа, а также за кивками и наклонами головы. Во время тестирования прибор сумел верно определить эмоции в 90% случаев, когда демонстрировались ролики с актерами, и в 64%, когда в клипе участвовали обычные люди.
В настоящее время специалисты тестируют программу на отрывках из кинофильмов и роликах, снятых веб-камерами. Тем не менее прибор еще нуждается в серьезной доработке – программное обеспечение требует больше вычислительных мощностей, чем могут предоставить все имеющиеся на рынке современные КПК. Помимо этого, устройство необходимо оснастить цифровой камерой высокого разрешения, которую при этом было бы удобно носить. Кроме того, нужно научить аутистов смотреть в лица собеседников, чтобы камера могла фиксировать и читать их эмоции.
Профессор Симон Барон Коэн из Кембриджского университета полагает, что прибор может быть в целом полезным, однако «успех этого проекта будет зависеть от того, насколько прибор будет удобным в условиях повседневного общения и насколько комфортным в использовании». При этом сфера применения нового аппарата достаточно широка. Люди, страдающие аутизмом, – не единственные, кому может пригодиться устройство.
Тимоти Бикмор из Северо-Восточного университета, который работает над тем, как заставить компьютер лучше различать выражения лица, считает, что этот аппарат может быть особенно полезным в учебных аудиториях. «Было бы здорово, если бы существовал компьютер, который мог сказать, что 20% студентов на лекции скучают или ничего не понимают», – отметил он. В принципе любому публичному оратору пригодился бы подобный «помощник» – всегда полезно иметь объективные данные о реакции аудитории на произносимую речь.