Всего заявки на участие подали около 40 компаний. Сервис был создан российскими разработчиками NtechLab. Номинанты должны были провести анализ порядка млн изображений, которые были сделаны в естественных условиях.
На чемпионат заявились около 40 команд, однако большинство из них отсеялись на предварительном этапе.
Сложность распознавания эмоций людей, запечатленных на фотографиях, заключается в нескольких принципиальных моментах. Еще 25 000 подписанных фотографий использовались для верификации их точности. 950 тыс. снимков были задействованы для «обучения» программы распознавать эмоции, 25 тыс. снимков, чтобы проверить правильность расчетов и 25 тыс. — с целью сравнения.
«Метод должен был распознать не только лишь обыкновенные эмоции („счастливый“, „печальный“, рассерженный»), однако и о составные («рассерженный и удивленный»). По результатам состязаний больше всего очков удалось набрать русским разработчикам из стартап-компании 94,1%.
Участники соревновались в разработке алгоритмов, способных распознать лица людей. Следовательно, она заведомо не может похвастать наличием хороших бенчмарков. Чемпионат EmotionNet Challenge, в процессе которого предстояло определить лучший визуальный метод автоматического анализа огромного массива изображений, организовал институт штата Огайо. Именно поэтому создатели NtechLab решили принять в нем непосредственное участие.
Он также подчеркнул, что определение эмоций — крайне перспективное направление, которое может быть использовано в очень широком спектре коммерческих решений: от оценки эффективности рекламных и маркетинговых кампаний в ритейле до области безопасности, где распознавание эмоций даст возможность компьютерным системам автоматом реагировать на людей с подозрительным выражением лица. Среди прочего, речь может идти об оценке эффективности маркетинговых и рекламных кампаний либо поиске людей с подозрительными выражениями лица.
Следите за новостями в Telegram
👇 Поделитесь в вашей соцсети
RSS - Записи
Оставьте комментарий