Ученые из Санкт-Петербурга научили нейросеть распознавать эмоции по мозговым волнам
Исследователи федерального исследовательского центра РАН разработали нейросетевую модель для автоматического распознавания эмоциональных состояний человека на основе данных электроэнцефалографии (ЭЭГ). Система классифицирует состояния на позитивные, негативные и нейтральные в режиме реального времени.
Зачем это нужно?
Практическая значимость разработки связана прежде всего с задачами мониторинга психофизиологического состояния операторов объектов критической инфраструктуры. Существующие методы, основанные на анализе видео, мимики и речи, демонстрируют ограниченную надежность из-за зависимости от внешних условий - освещения, фонового шума и культурных различий в выражении эмоций. ЭЭГ-сигнал лишен этих ограничений.
Научный результат
Модель обучалась на открытых базах данных мозговой активности FACED и SEED, включающих записи более 130 участников различного пола и возраста. Основная сложность исследования заключалась в том,что мозговая активность каждого участника уникальна даже при переживании одинаковых эмоциональных состояний. Несмотря на это, точность классификации валентности эмоций составила 70–80%.
В перспективе разработка может стать частью устройства для мониторинга состояния сотрудников критической инфраструктуры.
