Исследователи из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН обучили нейросеть определять эмоциональное состояние человека по данным электроэнцефалограммы. По сообщению Минобрнауки РФ, алгоритм анализирует электрическую активность мозга и в реальном времени классифицирует эмоции как позитивные, негативные или нейтральные. Результаты работы опубликованы в научном журнале Big Data and Cognitive Computing.
Сегодня эмоциональное состояние человека все чаще учитывается в системах безопасности, особенно в транспорте, промышленности и энергетике, где от оператора зависит работа сложных и потенциально опасных объектов. Для мониторинга используют цифровых помощников, которые анализируют лицо, речь, движения глаз и другие внешние признаки. Но такие методы чувствительны к освещению, шуму и условиям съемки и не всегда отражают реальное внутреннее состояние.
В новом исследовании мы решили использовать еще один тип данных и обучили нейросеть по данным ЭЭГ с высокой точностью распознавать, какие эмоции человек испытывает в режиме реального времени: позитивные, негативные или нейтральные. В будущем наше решение может быть интегрировано в устройство для неинвазивного (т.е. без повреждения тканей организма) мониторинга психофизиологического состояния пользователей, в том числе тех, от кого зависит работоспособность критической инфраструктуры.
В новом исследовании нейросеть обучили распознавать эмоции по ЭЭГ на двух крупных открытых базах данных FACED и SEED, где собраны обезличенные записи мозговой активности более чем 130 человек разного возраста и пола. Дополнительно команда провела собственный эксперимент с участием 16 добровольцев. Их ЭЭГ записывали с помощью компактного носимого устройства, параллельно велась видеосъемка. Это позволило сравнить два подхода — распознавание эмоций по сигналам мозга и по видеоданным.
Одна из главных проблем, с которой мы столкнулись — необходимость учета различных паттернов ЭЭГ у разных респондентов. Мозговая активность каждого участника уникальна, что приводит к различиям в сигналах ЭЭГ даже при ощущении одних и тех же эмоциональных состояний. Несмотря на эти трудности, предложенная модель анализа ЭЭГ показала многообещающие результаты в классификации валентности эмоций. Точность составила в среднем от 70% до 80% в зависимости от человека.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что ИИ может появиться в олимпийском судействе.
