С сентября 2019 года в Государственном университете управления начнется инновационный проект по распознаванию лиц и эмоций студентов, как сообщает Министерство образования и науки. Проектно-учебная лаборатория Государственного университета управления «Цифровая экономика и высокие технологии» ведет комплексные разработки и исследования в области распознавания лиц на основе нейросетей. В разработках применяется авторский код, над которым трудились сотрудники ПУЛ ЦЭВТ ГУУ Михаил Сутулов и Мария Новаторова, и собственная нейросеть под названием ICU (I see you).
Система, разрабатываемая в ГУУ, позволяет идентифицировать пользователя по предварительно загруженной фотографии. Проект был заявлен на Хакатоне ГУУ-2018 автором - студентом ГУУ Львом Ермаковым. Основная работа в данном направлении началась весной 2019 года.
Технологию планируют применять сначала как сервис для организаций выставок и мероприятий, а в дальнейшем – подключать к системам безопасности. В настоящее время ведется разработка модуля, позволяющего идентифицировать эмоциональное состояние человека. По словам руководителя лаборатории ГУУ Михаила Начевского, когда система будет полностью обучена (в основе ее лежит искусственный интеллект), её будет невозможно обмануть фальшивой улыбкой.
Благодаря распознаванию эмоций студентов удастся исследовать эмоциональное состояние обучающихся и построить взаимосвязи с днем недели, временем суток и расписанием учащегося. Эти наблюдения являются основой составления индивидуальных треков обучения, реализуемых в ГУУ, а также при внедрении новых образовательных практик.
В Государственном университете управления в начале учебного года планируется установка оборудования, которое будет узнавать пользователя. На экран стенда, размещенного на территории университета, будут выводиться данные. Студент сможет подойти к экрану, посмотреть в камеру, она его узнает и выведет информацию: вначале вопрос, правильно ли она его узнала, при положительном ответе – расписание его занятий.
В будущем ученые ГУУ планируют выйти на рынок с коробочным решением, которое может развиваться в двух направлениях: распознавать гостей ресторанов, автомобильных салонов и помогать персоналу в работе, а также учить роботов узнавать людей, реагировать на их эмоции и понимать невербальные средства коммуникации.
Комментариев пока нет – Вы можете оставить первый
, чтобы комментировать