Просмотр по

Объектом компьютерного анализа становится эмоциональная окраска картинок

Объектом компьютерного анализа становится эмоциональная окраска картинок

В статье, представленной на состоявшейся на прошлой неделе в Остине (штат Техас) конференции Американской ассоциации искусственного интеллекта (AAAI), сотрудники Adobe Research и Рочестерского университета описали обучающий алгоритм, какой дает возможность компьютерам извлекать дополнительную сведение из изображения — определять, какие эмоции оно должно пробуждать.

Эта вероятность алгоритма CNN (convolutional neural network) способен оказаться полезной для измерения экономических индикаторов или прогнозирования результатов предвыборной кампании.

Эмоциональный анализ даже для текста считается непростым делом. В социальных сетях задача еще наиболее усложняется, таким образом многие там используют для самовыражения картинки и видео, плохо поддающиеся алгоритмическому анализу.

К примеру, 2 картинки смогут изображать одного и того же кандидата в президенты, но нести противоположную политическую нагрузку: позитивную, если кандидат улыбается и поднимает руки, или негативную, если он выглядит подавленным. Для наблюдателя-человека эмоциональная окраска картинки будет очевидна, но он не в состоянии просмотреть все фото в соцсетях, чтобы дать оценку слава кандидата. Это настоящая задача Big Data, которая под силу лишь компьютеру, вооруженному нужным алгоритмом. Авторы статьи постарались совершить такой алгоритм максимально точным.

Процесс обучения они начали с SentiBank, огромной выборки изображений Flickr, сгруппированных в Колумбийском университете по чувствам, которые они активизируют. Но эта каталогизация производилась также машинным алгоритмом, и поэтому не давала полной гарантии правильности. Самым важным для совершенствования точности этапом стал следующий, на котором неоднозначные образцы были исключены, и тренировка нейросети продолжалась с использованием только изображений с корректной маркировкой.

«Тонкая настраивание» движка чувственного анализа производилась на фотографиях из Twitter, для эмоциональной разметки которых была использована крауд-платформа Amazon Mechanical Turk.

Одной из неожиданностей для участников работы стало то, что точность классификации эмоций оказалась выше для изображений, нежели для текста из тех же самых сообщений Twitter: картинка и в самого деле стоит тысячи слов.

Один комментарий на “Объектом компьютерного анализа становится эмоциональная окраска картинок”

  1. Pingback: Qualcomm выпустили свой собственный «Chromecast» | Новости ИТ
  2. Trackback: Qualcomm выпустили свой собственный «Chromecast» | Новости ИТ

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *