Эмоции человека презентация 4 класс картинки: Презентация по окружающему миру на тему «Эмоции человека» (4 класс)

Опубликовано автором

Эмоции человека (4 класс, окружающий мир)

4.6

Средняя оценка: 4.6

Всего получено оценок: 1007.

Обновлено 13 Января, 2022

4.6

Средняя оценка: 4.6

Всего получено оценок: 1007.

Обновлено 13 Января, 2022

Человек – это очень сложный организм, который не только выполняет основные функции жизнедеятельности (еда, сон, движение), но и реагирует на окружающий мир посредством эмоциональных переживаний. Эмоции человека отражают его отношение к происходящим событиям, людям и их поступкам, явлениями природы.

Материал подготовлен совместно с учителем высшей категории Акулинкиной Татьяной Николаевной.

Опыт работы преподавателем — более 48 лет.

Эмоции – краски переживаний

Эмоции – это переживания, благодаря которым человек может выразить свое отношение к окружающему миру и самому себе. Все эмоции выражаются не столько словесно, сколько при помощи мимики, в которой задействованы глаза, брови, рот. Очень часто сильные эмоции сопровождаются выразительными движениями и жестами.

Рис. 1. Мимика человека.

Спектр человеческих эмоций очень широк и различить их совсем несложно по выражению лица.
К самым главным из них относятся следующие:

  • Злость, ярость, гнев – очень сильные отрицательные эмоции, которые человек выражает в качестве протеста против ощущаемой им несправедливости. В порыве злости губы плотно сжимаются или, напротив, приоткрываются, обнажая зубы. Глаза сужены, брови сведены на переносице, лоб нахмурен.
  • Радость – яркое позитивное переживание, связанное с внутренним состоянием человека или благоприятной для него ситуацией. Такую эмоцию трудно не заметить: лицо расплывается в улыбке, глаза чуть сощурены и буквально светятся от счастья.
  • Страх – естественная защитная реакция организма при возникновении угрозы его благополучию или здоровью. Человек, скованный страхом, приподнимает вверх брови, невольно приоткрывает рот и глаза.
  • Грусть – подавленное состояние, при котором ухудшается настроение порой без видимых на то причин. Уголки губ опускаются, взгляд становится печальным, задумчивым.
Рис. 2. Грусть.
  • Удивление – яркое переживание, которое отражает противоречие между старыми знаниями и новым опытом. Удивленный человек, как правило, приподнимает брови, округляет глаза, приоткрывает рот.
  • Спокойствие – состояние полной удовлетворенности собой и окружающим миром. Мимика при этом практически полностью отсутствует.

Конечно же, в разные моменты жизни человек испытывает куда больше эмоций, среди которых волнение, интерес, равнодушие, обида, смущение, жалость и многие другие.

Эмоции испытывает не только человек, но и животные. Глядя на кошку или собаку, можно с легкостью определить, в каком она настроении. Ученые доказали, что чем сложнее организовано животное, тем более широкий спектр эмоций оно способно испытывать.

Чувства и эмоции

Все эмоции делятся на два больших лагеря: положительные и отрицательные.

  • Такие положительные эмоции как восторг, радость, ликование оказывают благотворное влияние не только на человека, который их испытывает, но и на окружающих его людей. Такие эмоции обладают сильной позитивной энергетикой и способны «заряжать» других людей хорошим настроением.
  • Отрицательные эмоции – гнев, злость, страх, напротив, могут существенно навредить здоровью человека. Кроме того, подобные эмоции способны легко передаваться окружающим, и в коллективе на пустом месте может появиться нервозность, немотивированная обида друг на друга.

Каждому человеку очень важно научиться контролировать негативные эмоции, которые никогда ни к чему хорошему не приводят. Чтобы избавиться от негатива, следует переключить свое внимание на что-то приятное. В этой ситуации на помощь придет кинокомедия, легкая и приятная литература, любимая музыка, общение с друзьями, игры с домашним питомцем, занятия спортом.

Рис. 3. Общение с друзьями.

Что мы узнали?

При изучении темы «Эмоции человека» по программе 4 класса окружающего мира мы узнали, что представляют собой эмоции и каким образом человек их выражает. Мы выяснили, насколько широк спектр эмоциональных переживаний, узнали, как бороться с отрицательными эмоциями.

Тест по теме

Доска почёта

Чтобы попасть сюда — пройдите тест.

  • Давид Милосердов

    5/5

  • Нюта Хван

    5/5

  • Дмитрий Карасев

    5/5

  • Екатерина Кузнецова

    4/5

  • Ольга Чернова

    4/5

  • Артём Мещеряков

    5/5

  • Светлана Дудко

    5/5

  • Шварева Наталья

    5/5

  • Якитория Мил

    5/5

  • Злата Жогина

    4/5

Оценка доклада

4.6

Средняя оценка: 4.6

Всего получено оценок: 1007.

А какая ваша оценка?

Урок по окружающему миру «Мир чувств.

Эмоции» | План-конспект урока по окружающему миру (4 класс) по теме:

Окружающий мир (4 класс)

Мир чувств. Эмоции

Тип урока. Комбинированный

Цель: ознакомление  с понятиями: «чувства», «эмоции».

Задачи:

— уметь различать эмоции и чувства;

— развивать умение управлять своими эмоциями;

— воспитывать доброе, чуткое отношение друг к другу

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             

Оборудование: плакаты с темой урока и крылатыми выражениями;  плакат «Язык – орган вкуса»; мультимедийная  презентация «Эмоции человека»; мультимедийная  презентация «Зрительная гимнастика по тренажёру  В. Ф. Базарного»;  компьютер, проектор.

Ход урока:

I.Организационный момент.

II.Проверка домашнего задания.

(Идёт фронтальный опрос, 2 ученика индивидуально работают по карточкам)

-Сколько органов чувств у человека? (5)

— Перечислите их.(Зрение, слух, обоняние, осязание, вкус)

1) — Что является органом вкуса?

Работа с плакатом «Язык – орган вкуса».

— Расскажите и покажите различные вкусовые зоны языка.

— Только ли эти вкусы различает язык?

— Как можно развить свои вкусовые восприятия?

— Сколько живут клетки, отвечающие за  вкусовое восприятие? (10 дней)

— Докажите, что вкус связан с обонянием.

— Кто такой «дегустатор»?

2) –Назовите главный орган осязания.(Кожа)

— Где находятся самые чувствительные участки кожи?

— У каких людей лучше всего развито осязание? (у слепых)

— Как они это используют в своей жизни.?

— Может ли человек жить без органов чувств?

— Что произойдёт, если эти чувства человек утратит?

III. Сообщение темы и целей урока.

— Послушайте стихотворение и определите тему урока.

           Сколько чувств выражают лица:

           То радость, то слезами готовы залиться,

           То страх, то восторг, то волнение,

           То удивление, то огорчение…

           Попробуем сегодня мы понять,

           Как может эмоции человек проявлять.

— О чём мы узнаем на уроке?

(Чтение темы урока на доске)

IV.Работа над темой урока.

Работа с учебником (с.40)

— Прочитайте высказывания двух людей о том, что отличает человека от машины- робота, и скажите, кто из них прав.

Физминутка «Солнышко»

Утром солнышко проснулось,

Оглянулось, потянулось

И, отбросив одеяло,

На зарядку побежало.

— А теперь улыбнитесь друг другу. Улучшилось ли ваше настроение?

 — При помощи, какой части тела, мы выразили свои эмоции?

— Когда люди хорошо понимают друг друга, то говорят, что они понимают друг друга с полуслова, а ещё лучше, когда они понимают с одного взгляда. Давайте проверим, сможете ли вы по выражению лица, узнать состояние, настроение человека.

Работа с опорой на презентацию. (После ответов учащихся к каждому слайду учитель делает обобщение)

Слайд 1. Заголовок.

Слайд 2. Чтение вступления (хором).

Слайд 3. Этот человек улыбается: он добрый.

Слайд 4. А этот человек чем-то недоволен.

Слайд 5. Этот человек чем-то сильно испуган.

Слайд 6. Посмотрите, как человек улыбается. Он весёлый.

Слайд 7. Этот человек кричит. Он злой.

Слайд 8.Когда люди о чём-то мечтают, они смотрят наверх.

Слайд 9. Этот человек секретничает.

Слайд 10. Этот человек что-то замышляет.

Слайд 11. Этот человек узнал что-то приятное или ему в голову пришла чудесная                  

                  мысль. Он радостный, возбуждённый.

Слайд 12. Этот человек озадачен, думает.

Слайд 13. А этот шутит, кривляется.

Слайд 14. Эта девочка добрая, спокойная, заботливая.

Слайд 15. Этот человек злой, нехороший.

— Какие мышцы лица помогают нам выражать свои эмоции? (мимические мышцы).

Работа с учебником. (с. 41 абзац 4)

— Как эмоции влияют на состояние человека?

— На какие группы можно разделить все эмоции? (положительные и отрицательные)

— Приведите примеры.

Упражнения: «Ушки», «Цапля»

Работа в ТПО с.19 № 51 (самостоятельно)

                          с.19 № 52 (в парах)

— Есть ли эмоции у животных?

Вывод: эмоции людей более разнообразные.

Учитель:  Сильные, глубокие эмоции называются чувствами. Любовь и утрата близких людей — самые продолжительные человеческие чувства.

Зрительная гимнастика по тренажёру Базарного

На доске записаны «крылатые выражения»:

-Прочитайте, объясните значение этих выражений.

  • Злые языки страшнее пистолета.
  • Доброе слово и кошке приятно.
  • Слово лечит, слово ранит.

Вывод: нужно уметь управлять своими эмоциями.

— Вспомните упражнения, которые помогут нам регулировать свои эмоции.

 Упражнение «Досчитай до десяти», «Зеркало»

— Прочитайте и о новых упражнениях в учебнике (с. 44)

— Люди, какой профессии могут запечатлеть эмоции, настроение человека  на холсте или на листе бумаги. (Художники, фотографы)

Беседа по картине «Тройка» Василия Перова  (с. 43)

— Кто изображён на картине?

— Как одеты дети?

— Что выражают их лица?

— Почему они выполняют такую непосильную работу?

— Какие слова можно использовать для описания этих детей?

— Какие чувства вы испытываете, глядя на эту картину?

V.Закрепление изученного материала

Игра-пантомима «Что это значит?»

-Ребята, вы уже несколько лет обучаетесь в одном классе. Давайте проверим, насколько хорошо вы знаете друг друга

(Заранее подготовленные дети демонстрируют различные эмоциональные состояния, остальные – расшифровывают их)

— Как бы вы могли помочь своему однокласснику справиться с отрицательными эмоциями?

(Дети предлагают свои решения проблемы, совместно делаются выводы) 

Упражнение «Комплименты».

Дети по очереди говорят друг другу добрые слова, стараясь акцентировать достоинства своих одноклассников.

VI. Итог урока.

— При помощи чего человек выражает  своё настроение?

— На какие группы можно разделить все эмоции?

— Нужно ли управлять своими эмоциями? Почему?

— Какие эмоции вызвал у вас этот урок?

-Спасибо за работу!                                                                                                                                                

VII. Домашнее задание.

Учебник с. 40-45 прочитать, придумать три вопроса по содержанию. Найти и прокомментировать фотографии людей, выражающие какие-либо эмоции, чувства.

Выставление и комментирование оценок.

Список использованной литературы:

Окружающий мир. 4 класс: поурочные планы по учебнику Н.Ф. Виноградовой, Г.С. Калиновой. Часть I авт.-сост. Т.С. Гулуева. – Волгоград: Учитель, 2009. – 208 с.: ил.

Электронные ресурсы:

http://www.viki. rdf.ru/

http://www.selezneva-lichnost.ru/metodicheskaya-kopilka/fizminutki.html

http://www.parentakademy.ru/malysh/gymnastic/10.html 

http://www.parentakademy.ru/malysh/gymnastic/10.html

Как обнаружить эмоции на изображениях с помощью Python

Обнаружить эмоции на изображениях легко с помощью предварительно созданных библиотек Python.

Содержание

  • Что такое библиотека Python DeepFace?
    • Как пользоваться библиотекой DeepFace
  • Что такое библиотека Python FER?
    • Как использовать библиотеку FER
    • Как использовать FER для анализа изображений низкого качества

В предыдущей статье этой серии «Как эмоциональный искусственный интеллект может улучшить образование» я рассмотрел следующие темы:

 

  • Что такое аффективные вычисления?
  • Что такое эмоциональный искусственный интеллект?
  • Что можно проанализировать, чтобы лучше понять, что чувствует человек?
  • Как вы можете применить вышеупомянутое в сфере образования?

Один из самых простых, но в то же время наиболее эффективных способов анализа того, что люди чувствуют, — это смотреть на выражение их лиц. В большинстве случаев наше лицо лучше всего описывает то, что мы чувствуем в конкретный момент. Это означает, что распознавание эмоций — это простая задача многоклассовой классификации. Вам нужно проанализировать лицо человека и поместить его в определенный класс, где каждый класс представляет определенную эмоцию.

Анализа лиц не всегда достаточно, чтобы понять, что кто-то чувствует. Люди часто пытаются скрыть свои чувства. Иногда это может привести к вводящим в заблуждение результатам, если выполняется только распознавание эмоций на изображениях. Однако в сочетании с другими методами (такими как язык тела в изображениях или анализ голоса в видео) вы можете получить довольно четкое представление о том, что кто-то чувствует.

Давайте продемонстрируем, как легко распознавать эмоции на изображениях. Вы можете использовать готовые библиотеки, которые позволят вам легко анализировать лица и очень быстро получать нужные результаты, не используя слишком много кода.

 

Что такое библиотека Python DeepFace?

Первая библиотека, о которой я собираюсь рассказать, это библиотека DeepFace. Вероятно, это самая популярная библиотека для анализа эмоций и подобных задач. DeepFace — это проект с открытым исходным кодом, работающий под лицензией MIT. Это означает, что пользователи могут свободно использовать, модифицировать и распространять библиотеку как в некоммерческих, так и в коммерческих целях. Это делает его идеальным для всех, кто захочет внедрить его в свою практику. Он служит основой для использования уже обученных моделей глубокого обучения для анализа изображений и видео. Он предлагает гораздо больше, чем просто обнаружение эмоций, даже если это то, что вас интересует больше всего.

Библиотека использует предварительно обученные модели SOTA (современные модели) в фоновом режиме. Модели SOTA — это те модели, которые в настоящее время достигают наилучших возможных результатов для какой-либо конкретной задачи на наборе эталонных наборов данных.

Модели, которые DeepFace использует в фоновом режиме:

 

  • VGG-Face
  • Google FaceNet
  • Открытое лицо
  • Facebook DeepFace
  • DeepID
  • ArcFace
  • Длиб

Эти модели настолько хороши, что продемонстрировали, что могут анализировать изображения лиц (и даже видео) на уровне, превосходящем человеческие возможности. Конвейер распознавания лиц DeepFace состоит из четырех этапов:

  • Обнаружение
  • Выравнивание
  • Представительство
  • Проверка

Давайте продемонстрируем, как DeepFace выполняет все вышеупомянутые задачи, используя всего одну строку кода.

Статья продолжается ниже

 

Как использовать библиотеку DeepFace

Во-первых, вам необходимо установить библиотеку. Поскольку она опубликована в индексе пакетов Python (PyPI), самый простой способ установить ее — установить pip:

 pip install deepface

Это автоматически установит все, что вам нужно для использования этой библиотеки.

Пользоваться библиотекой очень просто. После того, как вы импортируете пакет, вам просто нужно ввести изображение. Библиотека даст вам подробный анализ этого изображения.

Вот как DeepFace работает со следующим изображением:

 

Источник изображения: Paul Ekman Group, The Science of Smiling. https://www.paulekman.com/blog/science-of-smiling/ 

Для начала импортируйте то, что вам нужно:

 from deepface import DeepFace

Затем вы можете проанализировать лицо, присутствующее на изображении:

 face_analysis = DeepFace.analyze(img_path = "happy_face_woman.png")

И это все, что нужно, если вы не хотите слишком настраивать процесс анализа. Выполнение приведенного выше кода даст вам следующий результат:

 {'эмоция': {'сердитый': 4.476726101312781e-06,
  «отвращение»: 1.6381327493892675e-06,
  «страх»: 0,0001274320160076828,
  «счастливый»: 99.06393880033129,
  «грустный»: 0,02293923016927273,
  «сюрприз»: 3.946005002585829e-06,
  «нейтральный»: 0,9129819073070232},
 'доминирующая_эмоция': 'счастливый',
 'регион': {'x': 77, 'y': 104, 'w': 163, 'h': 163},
 'возраст': 31,
 «пол»: «Женщина»,
 'раса': {'азиат': 2.069193683564663,
  'индеец': 7.127643376588821,
  «черный»: 0,4860048647969961,
  «белый»: 24. 476712942123413,
  «Ближний Восток»: 17.554299533367157,
  «латиноамериканец»: 48.28614890575409},
 'dominant_race': 'латиноамериканец испаноязычный'}

 

  • Как оценить модели классификации

Как видите, вам дается очень подробный анализ. Он дает вам следующую информацию:

 

  • Проценты для каждой из 7 основных человеческих эмоций, и какая из них является доминирующей
  • Координаты ограничивающей рамки для лица на изображении с параметром региона
  • Прогнозируемый возраст человека
  • Прогнозируемый пол человека
  • Прогнозируемая раса человека (с процентами для разных рас)

Поскольку в результате вы получаете словарь, вы можете легко получить доступ к различным его частям, ссылаясь на ключи словаря:

 print(face_analysis["emotion"])
print(face_analysis["dominant_emotion"])

Приведенный выше код дает следующий результат:

 {'сердитый': 4. 476726101312781e-06, 'отвращение': 1.6381327493892675e-06, 'счастливый': 0,020812043 : 99.06393880033129, «грустный»: 0.02293923016927273, «удивление»: 3.946005002585829e-06, «нейтральный»: 0.9129819073070232}
happy

DeepFace также будет работать с изображениями в градациях серого.

Давайте рассмотрим пример анализа эмоций, представленных на следующем изображении в градациях серого:

 

Источник изображения: Группа Пола Экмана, Наука об улыбке. https://www.paulekman.com/blog/science-of-smiling/  

Чтобы проанализировать изображение выше с помощью DeepFace, вы будете использовать тот же код, который вы использовали для изображения, которое было в цвете:

 face_analysis_2 = DeepFace.analyze(img_path="happy_face_grayscale.png")

print(face_analysis_2["эмоция"])
print(face_analysis_2["dominant_emotion"])

Это приведет к следующему результату:

 {'сердитый': 2.8718812601394677e-18, 'отвращение': 2.5457508031498726e-35, 'страх': 1. 3848425 счастливый»: 100.0, «грустный»: 1.4448950023722881e-16, «удивление»: 1.16495389723692e-09, «нейтральный»: 4.1699252051330404e-06}

счастливый

 

  • Введение в программирование: как обрабатывать ошибки

Хотя DeepFace может показаться лучшим решением во всех случаях, есть одна оговорка. Так как изображение должно пройти через все этапы во время конвейера, иногда оно может «застрять» на каком-то этапе.

Давайте посмотрим на это изображение:

Источник изображения: набор данных ФЕР-2013.  

Это одно из изображений из FER (Face Emotion Recognition), набора данных изображений размером 48×48 пикселей, представляющих лица, демонстрирующие разные эмоции. DeepFace столкнется с проблемой в части конвейера обнаружения лиц и выдаст следующую ошибку:

 # ValueError: Не удалось обнаружить лицо. Пожалуйста, подтвердите, что изображение является фотографией лица, или рассмотрите возможность установить для параметра force_detection значение False.

В этом случае есть два способа решить эту проблему:

 

  • Следуйте тому, что предлагает DeepFace в качестве решения, и установите для параметра force_detection
    значение False ИЛИ
  • Использовать другую библиотеку

Следуя предложению из библиотеки DeepFace, вы можете запустить следующее:

 face_analysis_3 = DeepFace.analyze (img_path = "FER_dataset_image.png", force_detection = False)

print(face_analysis_3["эмоции"])
print(face_analysis_3["dominant_emotion"])

This gives you the following result:

 {'angry': 0.0008810167471331748, 'disgust': 8.797318595862103e-12, 'fear': 8.577033639407524e-06, 'happy': 99.99908804888058 , «грустный»: 4.79596746481186e-07, «удивление»: 6.102041458345537e-08, «нейтральный»: 2.3184728053760715e-05}

счастливый

Результат кажется хорошим, так что это допустимый вариант. Однако другой вариант для подобных случаев — использовать другую библиотеку. Одной из таких библиотек является библиотека FER .

 

Что такое библиотека Python FER?

Библиотека распознавания выражений лиц (FER) — это библиотека с открытым исходным кодом, созданная и поддерживаемая Джастином Шенком, соучредителем VisioLab, которая позволяет выполнять распознавание эмоций как на изображениях, так и на видео с помощью всего нескольких строк кода. Она не так универсальна, как библиотека DeepFace. Вы можете использовать его только для распознавания эмоций. Тем не менее, он по-прежнему очень мощный и в данном случае практичный, поскольку работает «из коробки» даже с изображениями низкого качества.

 

  • Введение в увеличение изображения: что такое преобразования на основе пикселей?

Библиотека сочетает глубокое обучение с функциями OpenCV для распознавания эмоций на изображениях. Принцип работы довольно прост. Вы передаете изображение конструктору FER, который инициализируется либо с помощью каскадного классификатора OpenCV Haar, либо с помощью многокаскадной сверточной сети (MTCNN). В результате вы получаете массив значений, присвоенных каждой из вышеупомянутых базовых эмоций, в процентах от 0 до 1. При желании вы также можете получить доступ только к значению доминирующей эмоции.

Я покажу, как работает анализ эмоций с помощью FER.

 

Как использовать библиотеку FER

FER также доступен на PyPI, что означает, что вы можете очень легко установить его, выполнив следующий код: это импорт того, что вам нужно:

 от fer import FER
import cv2

Теперь вы можете определить свой детектор эмоций.

Для этого примера воспользуемся MTCNN. Если вы установите для аргумента mtcnn значение True, детектор будет использовать MTCNN.

Если установить значение False, будет использоваться классификатор Haar Cascade.

motion_detector = FER(mtcnn=True)

Теперь вы можете определить изображение, которое вы хотите проанализировать. Давайте используем изображение с несколькими лицами, чтобы продемонстрировать, что FER может анализировать несколько лиц одновременно.

Источник изображения: Группа Пола Экмана, Наука улыбаться. https://www.paulekman.com/blog/science-of-smiling/   

 test_img = cv2.imread("multiple_faces.png")
анализ =motion_detector.detect_emotions(test_img)

В результате вы получите список словарей, где каждый словарь представляет одно лицо. Он предоставляет координаты ограничивающей рамки и анализ эмоций людей на изображениях: 

 [{'box': (778, 133, 163, 163),
  'эмоции': {'злость': 0.0,
   «отвращение»: 0,0,
   «страх»: 0,0,
   «счастливый»: 0,66,
   «грустный»: 0,01,
   «сюрприз»: 0,0,
   «нейтральный»: 0,32}},
 {'коробка': (467, 158, 165, 165),
  'эмоции': {'злость': 0.0,
   «отвращение»: 0,0,
   «страх»: 0,0,
   «счастливый»: 1,0,
   «грустный»: 0,0,
   «сюрприз»: 0,0,
   «нейтральный»: 0,0}},
 {'коробка': (149, 437, 128, 128),
  'эмоции': {'злость': 0.0,
   «отвращение»: 0,0,
   «страх»: 0,0,
   «счастливый»: 1,0,
   «грустный»: 0,0,
   «сюрприз»: 0,0,
   «нейтральный»: 0,0}},
 {'коробка': (468, 443, 152, 152),
  'эмоции': {'злость': 0,03,
   «отвращение»: 0,01,
   «страх»: 0,01,
   «счастливый»: 0,85,
   «грустный»: 0,01,
   «сюрприз»: 0,02,
   «нейтральный»: 0,07}},
 {'коробка': (783, 421, 164, 164),
  'эмоции': {'злость': 0. 0,
   «отвращение»: 0,0,
   «страх»: 0,0,
   «счастливый»: 0,98,
   «грустный»: 0,0,
   «сюрприз»: 0,0,
   «нейтральный»: 0,02}},
 {'коробка': (163, 123, 146, 146),
  'эмоции': {'злость': 0.0,
   «отвращение»: 0,0,
   «страх»: 0,0,
   «счастливый»: 1,0,
   «грустный»: 0,0,
   «сюрприз»: 0,0,
   «нейтральный»: 0,0}}]

 

  • Успех в науке о данных: знание того, когда и как принимать решения на основе результатов науки о данных
  • Определение экспериментов по науке о данных и организация успешного эксперимента

Конечно, FER будет работать, даже если введенное вами изображение будет в градациях серого.

 

Как использовать FER для анализа изображений низкого качества

Хотя у DeepFace есть проблемы с работой с изображениями низкого качества (по крайней мере, в готовом виде), у FER их нет.

Я продемонстрирую это на некачественном изображении:

 test_img_low_quality= cv2.imread("FER_dataset_image. png")
анализ =motion_detector.detect_emotions(test_img_low_quality)
анализ

Выполнение приведенного выше кода даст вам следующий результат:

 [{'box': (0, 0, 45, 45),
  'эмоции': {'злость': 0.0,
   «отвращение»: 0,0,
   «страх»: 0,0,
   «счастливый»: 0,9,
   «грустный»: 0,0,
   «сюрприз»: 0,09,
   'neutral': 0.0}}]

Это демонстрирует, насколько хорошо FER работает с изображениями низкого качества. Вы также можете получить доступ только к самой доминирующей эмоции, немного изменив код:

 доминирующая_эмоция, эмоция_оценка = эмоция_детектор.верхняя_эмоция(тест_имг_низкое_качество)
печать (доминирующая_эмоция, эмоциональная_оценка)

Это даст вам следующий результат:

 happy 0.9

Распознавание эмоций — это область, которая развивается с огромной скоростью. Одним из наиболее важных аспектов анализа эмоций является анализ человеческих лиц. Хотя технология все еще не совершенна, передовые модели распознавания эмоций превосходят людей, когда речь идет о распознавании эмоций на изображениях. Конечно, у моделей есть определенные ограничения, вроде того, что я продемонстрировал при работе с библиотекой DeepFace. Однако в большинстве случаев результаты, которые вы получаете, довольно надежны.

Хотя можно создать пользовательскую модель, для более чем 90% пользователей в этом нет необходимости. Существующие библиотеки имеют открытый исходный код, могут использоваться как в коммерческих, так и в некоммерческих целях и позволяют пользователям выполнять распознавание эмоций, используя всего несколько строк кода.

Наверное, самыми популярными библиотеками для распознавания эмоций являются DeepFace и FER. В этой статье я продемонстрировал, как использовать их обе, а также указал на преимущества и недостатки каждой из двух библиотек. В тандеме они образуют идеальный дуэт для распознавания эмоций.

В следующей статье этой серии я покажу, как выполнять распознавание эмоций на видео. Я попытаюсь предсказать, заинтересована ли студента в той или иной лекции или нет. В будущем это может стать очень мощным инструментом, помогающим учителям, профессорам и работникам сферы образования лучше удовлетворять потребности своих студентов и повышать эффективность обучения.

 

  • Читать далее в серии: Как использовать трансферное обучение для обнаружения эмоций > >

Атлас эмоций Экмана

Континенты эмоций

Каждая эмоция представлена ​​в виде континента. Движение фигур отражает то, как меняются наши эмоции. по силе и частоте в жизни людей.

Триггеры эмоций

Триггеры автоматически вызывают эмоции, не задумываясь.

Действия состояния

Каждое эмоциональное состояние обычно приводит к ряду действий. Нажмите на состояние, чтобы увидеть конструктивные и деструктивные действия, которые могут возникнуть.

Настроение эмоции

Настроение — это двоюродный брат эмоции, длящийся дольше и заставляющий родственную эмоцию ощущаться сильнее. часто и интенсивно. Не всегда очевидно, что вызывает настроение.

Достижение спокойствия

Спокойствие — это состояние ума, которое активно использует интеллект и мудрость для оценки меняющийся мир.

О

Пол Экман — американский психолог, пионер в изучении эмоций и их связи. к выражению лица. Он заработал репутацию «лучшего в мире детектора лжи среди людей». Канун Экман в настоящее время является постдокторантом в Центре интегративной медицины Ошера Калифорнийского университета в Сан-Франциско. Экмана исследовательские интересы были вдохновлены ее опытом работы медицинским социальным работником в условиях неотложной помощи. отделение общей больницы Сан-Франциско в сочетании с ее обучением прикладным эмоциям регулирование и вмешательство осознанности: культивирование эмоционального баланса, CEB.

Пожертвовать

Этот проект был щедро поддержан Фондом Далай-ламы. Чтобы вернуть и помочь принести больше осознание эмоций миру, рассмотрите возможность пожертвования здесь.

Дополнительные ресурсы

Вот некоторые из публикаций, которыми мы руководствовались или которые вам могут быть интересны. узнать больше.

Индивидуальная черта

Каждая эмоция имеет соответствующую личностную черту, которая представляет собой долгосрочное проявление эмоция.

Психопатология

Каждая эмоция относится к отдельным психопатологиям, описывающим стойкое поведение, которое мешает человеку функционировать.

Сигнал и сообщение

Описание сигналов

Частично нанесенные на карту эмоции

Половина или менее половины эмоций Ученые считают, что существуют убедительные доказательства того, что далее эмоции.

Научная основа этой работы

Атлас эмоций основан на консенсусе среди ученых (в выборе пяти эмоций континенты и связь эмоций с настроениями, личностью и психопатологией), работа из нескольких ученых, которые сосредоточились на именовании состояний внутри эмоций, словарные определения в глоссарии, а также теория или наилучшие предположения о действиях для каждого состояния и о том, являются конструктивными или деструктивными.