Аналитический обзор аудиовизуальных систем для определения средств индивидуальной защиты на лице человека

Начиная с 2019 года все страны мира столкнулись со стремительным распространением пандемии, вызванной коронавирусной инфекцией COVID-19, борьба с которой продолжается мировым сообществом и по настоящее время. Несмотря на очевидную эффективность средств индивидуальной защиты органов дыхания от заражения коронавирусной инфекцией, многие люди пренебрегают использованием защитных масок для лица в общественных местах. Поэтому для контроля и своевременного выявления нарушителей общественных правил здравоохранения необходимо применять современные информационные технологии, которые будут детектировать защитные маски на лицах людей по видео- и аудиоинформации. В статье приведен аналитический обзор существующих и разрабатываемых интеллектуальных информационных технологий бимодального анализа голосовых и лицевых характеристик человека в маске. Существует много исследований на тему обнаружения масок по видеоизображениям, также в открытом доступе можно найти значительное количество корпусов, содержащих изображения лиц как без масок, так и в масках, полученных различными способами. Исследований и разработок, направленных на детектирование средств индивидуальной защиты органов дыхания по акустическим характеристикам речи человека пока достаточно мало, так как это направление начало развиваться только в период пандемии, вызванной коронавирусной инфекцией COVID-19. Существующие системы позволяют предотвратить распространение коронавирусной инфекции с помощью распознавания наличия/отсутствия масок на лице, также данные системы помогают в дистанционном диагностировании COVID-19 с помощью обнаружения первых симптомов вирусной инфекции по акустическим характеристикам. Однако, на сегодняшний день существует ряд нерешенных проблем в области автоматического диагностирования симптомов COVID-19 и наличия/отсутствия масок на лицах людей. В первую очередь это низкая точность обнаружения масок и коронавирусной инфекции, что не позволяет осуществлять автоматическую диагностику без присутствия экспертов (медицинского персонала). Многие системы не способны работать в режиме реального времени, из-за чего невозможно производить контроль и мониторинг ношения защитных масок в общественных местах. Также большинство существующих систем невозможно встроить в смартфон, чтобы пользователи могли в любом месте произвести диагностирование наличия коронавирусной инфекции. Еще одной основной проблемой является сбор данных пациентов, зараженных COVID-19, так как многие люди не согласны распространять конфиденциальную информацию

Анализ информационного и математического обеспечения для распознавания аффективных состояний человека

В статье представлен аналитический обзор исследований в области аффективных вычислений. Это направление является составляющей искусственного интеллекта, и изучает методы, алгоритмы и системы для анализа аффективных состояний человека при его взаимодействии с другими людьми, компьютерными системами или роботами. В области интеллектуального анализа данных под аффектом подразумевается проявление психологических реакций на возбуждаемое событие, которое может протекать как в краткосрочном, так и в долгосрочном периоде, а также иметь различную интенсивность переживаний. Аффекты в рассматриваемой области разделены на 4 вида: аффективные эмоции, базовые эмоции, настроение и аффективные расстройства. Проявление аффективных состояний отражается в вербальных данных и невербальных характеристиках поведения: акустических и лингвистических характеристиках речи, мимике, жестах и позах человека. В обзоре приводится сравнительный анализ существующего информационного обеспечения для автоматического распознавания аффективных состояний человека на примере эмоций, сентимента, агрессии и депрессии. Немногочисленные русскоязычные аффективные базы данных пока существенно уступают по объему и качеству электронным ресурсам на других мировых языках, что обуславливает необходимость рассмотрения широкого спектра дополнительных подходов, методов и алгоритмов, применяемых в условиях ограниченного объема обучающих и тестовых данных, и ставит задачу разработки новых подходов к аугментации данных, переносу обучения моделей и адаптации иноязычных ресурсов. В статье приводится описание методов анализа одномодальной визуальной, акустической и лингвистической информации, а также многомодальных подходов к распознаванию аффективных состояний. Многомодальный подход к автоматическому анализу аффективных состояний позволяет повысить точность распознавания рассматриваемых явлений относительно одномодальных решений. В обзоре отмечена тенденция современных исследований, заключающаяся в том, что нейросетевые методы постепенно вытесняют классические детерминированные методы благодаря лучшему качеству распознавания состояний и оперативной обработке большого объема данных. В статье рассматриваются методы анализа аффективных состояний. Преимуществом использования многозадачных иерархических подходов является возможность извлекать новые типы знаний, в том числе о влиянии, корреляции и взаимодействии нескольких аффективных состояний друг на друга, что потенциально влечет к улучшению качества распознавания. Приводятся потенциальные требования к разрабатываемым системам анализа аффективных состояний и основные направления дальнейших исследований