Новостная лента

20.05.2019

Новости indoor рынка

Еженедельный дайджест новостей в сегменте рекламы внутри помещений.

далее... 17.05.2019

Третье пришествие indoor

16 мая 2019 г. в АКАР прошло первое заседание секции Indoor.

далее... 17.05.2019

Петербургские ретейлеры тестируют новый механизм привлечения покупателей

Сервис позволяет создавать визуальный образ магазинов в ТК и их ассортимента.

далее... 16.05.2019

Rambler Group начнет продавать рекламу в сети кинотеатров «Киномакс»

Компания стала эксклюзивным селлером рекламы в 35 кинотеатрах и 264 залах сети «Киномакс».

далее... 15.05.2019

«Революция разрешений» с новыми дисплеями от NEC

MultiSync V554Q обеспечивает превосходное качество изображения и подходит для разных сценариев.

далее... Все новости

«Умные» камеры в супермаркетах следят за эмоциями людей. Зачем это нужно?

18.04.2019
Как устроены нейросети-эмпаты, насколько это массовое явление и есть ли у нас повод для беспокойства о своей приватности.

1
Если вы хотя бы раз заходили в магазин — неважно, бытовой техники, косметики или продовольственный, где на каждом шагу расставлены интерактивные экраны с меняющейся рекламой, вероятно, вы сталкивались с этой технологией. Реклама на экране, возле которого вы остановились, была адресована именно вам, а не кому-то еще. Ведь когда вы зашли в зал, нейросеть, к которой подключены камеры, просканировала вас и узнала, кто вы — мужчина или женщина, сколько примерно вам лет, в каком вы настроении. И магазин предложил то, что вам может понравиться в этот момент.

Сейчас коммерсанты во всем мире экспериментируют с такими алгоритмами для улучшения продаж. Чуть реже нейросети следят за тем, чтобы менеджеры и официанты были приветливы с клиентами. Планируется, что в будущем такие разработки будут помогать предотвращать теракты, потасовки на митингах и футбольных матчах. Рассказываем, как это работает.

Какие эмоции видит нейросеть. И как это происходит

Американский психолог Пол Экман, известный как консультант сериала «Обмани меня» и прототип главного героя Лайтмана, выделяет семь базовых эмоций человека. Это злость, отвращение, страх, счастье, грусть, удивление, нейтральное состояние.

Есть и другие классификации, но нейросети, создаваемые для распознавания эмоциональных состояний, обычно используют классификацию Экмана. Во всяком случае, на международном конкурсе EmotiW для разработчиков таких алгоритмов командам предлагается разделять эмоции людей именно так. В 2017 году в EmotiW, который проходил в Глазго, участвовала команда от Высшей школы экономики (ВШЭ) и заняла четвертое место среди 15 команд.

«Мы обучали алгоритм «видеть» настроение группы, — рассказывает Андрей Савченко, руководитель команды, доктор технических наук, профессор кафедры информационных систем и технологий ВШЭ. — Ему нужно было «рассмотреть» много маленьких лиц в толпе на концерте, митинге или в торговом центре, определить эмоциональное состояние каждого и сделать вывод — какие эмоции превалируют среди людей в этом месте. Важно, чтобы в процессе решения не учитывался контекст, алгоритм не должен распознавать само место действия, то есть не должен предполагать, что на концерте люди будут счастливыми, а на протестном митинге — агрессивными».

Групповое визуальное распознавание эмоций — это то, что сейчас больше всего востребовано в мире, добавляет Савченко. Также создаются нейросети, которые определяют эмоциональное состояние человека по голосу, — их уже тестируют в колл-центрах. Но больше всего продавцы, организаторы концертов и футбольных матчей хотят знать, как мы чувствуем себя, когда ходим по торговому центру или сидим на трибунах, чтобы понимать, как сделать нас более довольными.

«Организаторы конкурса предоставили базу из 3,5 тыс. фотографий групп людей с разными эмоциями. Этого, конечно, мало для обучения полноценной нейросетевой модели, нужна выборка из десятков тысяч фото, а лучше миллионов: чем больше данных, тем нейросеть лучше обучается. Но мы смогли найти хорошее решение, чтобы алгоритм работал с высокой точностью — 78,5%. Мы отстали по точности от команды, занявшей первое место, на 2%. А вот алгоритм, который был на пятом месте, уже показал точность ниже нашей более чем на 3%».

После конкурса Савченко вместе с командой продолжил работать над алгоритмом. Нейросеть «покормили» еще десятками тысяч изображений. И обучили распознавать эмоции каждого человека в группе на лицах очень малого размера (48x48 пикселей).

«Вообще, у разработчиков таких алгоритмов есть большая проблема — где взять данные? — объясняет он. — В идеале нужна огромная база со снимками, которые были бы классифицированы».

Недавно одна российская компания, которая разрабатывает и продает такие алгоритмы, предоставила Савченко доступ к видео с людьми в разных ситуациях — от посетителей концертов и промоакций в ТРЦ.

«Видеоролики могут помочь нам улучшить алгоритм, — считает он. — Но нужно понимать: создавать их в целом труднее, чем те, которые анализируют пол, возраст или даже определяют личность людей по какой-либо базе. Человеку порой сложно определить, какие эмоции испытывает собеседник. А машинное зрение находится на более раннем этапе развития, нейросети учатся определять более конкретные и осязаемые характеристики».

Как нейросети путают эмоции

Даже самые толстокожие люди несравнимо проницательнее алгоритмов.

«Лучше всего нейросети понимают, когда люди счастливы. А нейтральные эмоции часто путают с негативными», — уточняет Савченко.

Это подтверждает разработчик Вадим Конушин, основатель компании «Тевиан».

«Продавцы хотят знать, какие эмоции испытывают посетители, когда входят в магазин, ходят по залу, стоят в очереди на кассе. Насколько вежливо продавцы обслуживают покупателей. Если бы эти алгоритмы работали более точно, спрос на них был бы очень высокий. Но они хорошо определяют улыбки, все другие эмоции путают. А в «диких условиях» — не на конкурсах, где они видят статичные фото хорошего качества, а в реальном магазине с большой проходимостью — они не покажут адекватной точности, в отличие от уже широко применяемой оценки демографии — определения пола и возраста посетителей».

Разработчики «Тевиан» «накормили» свою нейросеть базой из десятков тысяч снимков, которую размечали вручную с помощью фрилансеров.

«Мы взяли лица с фотостоков и разослали людям, которые просматривали снимки и помечали каждый из них соответствующей эмоцией: от злости до радости», — рассказывает разработчик.

Сервис распознавания эмоций от «Тевиан» встроен в робота Promobot.
1
«Это нужно в первую очередь нашим клиентам — ретейлерам, организаторам мероприятий, — объясняет Олег Кивокурцев, сооснователь Promobot. — Робот определяет пол, возраст посетителей, их эмоциональное состояние. С помощью сервиса собственники робота могут делать аналитические диаграммы: половина посетителей были веселыми, 35% нейтральными, 15% грустными. Людям не нужно подходить к роботу, чтобы он их просканировал, он замечает всех, кто прошел мимо. Но еще мы отслеживали, какие эмоции вызывает у людей наш робот, например сделали вывод, что вторая версия робота больше нравится детям, а четвертая — взрослым».

Где используются нейросети-эмпаты. И сколько они стоят

Петербургская компания Addreality продает интерактивные экраны, связанные с «умными» камерами и нейросетью, распознающей эмоции, они работают по принципу, описанному в начале текста. Камеры «видят» человека, нейросеть понимает его эмоции, экран предлагает один товар для грустной девушки, а другой — для мужчины в приподнятом настроении.

«Важно, что эти алгоритмы не определяют персональные данные человека, — уточняет Сергей Галеев, сооснователь компании. — Для программы вы остаетесь безликим посетителем, который радовался или грустил, делая покупки в этом магазине».

Несмотря на это, пользователи — это сетевые магазины, реже банки — обычно договариваются с разработчиками о неразглашении информации о том, что они следят за эмоциональным состоянием клиентов. Из тех, кто не против, — ретейлер «Рив Гош».
1
«В новых магазинах «Рив Гош» тестируется алгоритм, распознающий эмоции, — продолжает он. — Ему нужны хорошие камеры — если оборудование дает нечеткую картинку, точность снижается. Поэтому оборудование для зала нужно закупать исходя из этого факта. У нас больше 20 сетевых клиентов, заказавших эту разработку. Цена внедрения и обслуживания — порядка нескольких сотен тысяч рублей в месяц для магазина, где проходит примерно 10 тыс. покупателей в день. В реальности крупного бренда это комфортная сумма, и в анализе эмоций покупателей чаще заинтересованы даже не сами магазины, а бренды, представленные в них. Бренды готовы платить за технологию».

Галеев уточняет, что рынок систем распознавания эмоций пока не сформировался. Большинство клиентов заказывают не такой алгоритм, а тот, что определяет возраст, пол и считает посетителей.

«Причины и в том, что алгоритмам есть куда расти, и в том, что ретейлеры должны к ним привыкнуть, — это новая сфера, — продолжает он. — Да, люди лучше понимают, что чувствует клиент, но у нейросетей есть преимущества. Они не создают для себя стереотипы вроде молодые люди веселее, чем пожилые, женщины серьезнее мужчин и так далее. Нейросеть — хладнокровная система, которая меньше чем за секунду учитывает множество факторов. Будут ли они когда-то лучше людей понимать эмоции? Нет. Но они станут точнее и смогут помогать анализировать эмоции группы или отдельного человека везде, где это нужно».

Автор: Анастасия Степанова

Источник: ТАСС

Просмотров: 77 Назад к списку
-->