Чувства человека в картинках: красивые картинки (100 фото) • Прикольные картинки и позитив

Мысли, чувства и ощущения — Психологос

Традиционное упражнение в гештальт-терапии: «Глядя на человека, проговаривай свои мысли, свои чувства и свои ощущения». При этом все понимают, что «Наверное, тебе около тридцати лет» — это мысли, «Меня к тебе тянет» — это чувство, а «Мои руки немного потеют» — это ощущение.

Казалось бы, все так просто и очевидно, однако на практике возникает множество ошибок, непониманий и просто путаница. Да и с точки зрения теории много сложных моментов в связи с тем, что сложившееся словоупотребление в практической психологии за многие десятки лет стало серьезно отличаться от стандартов академической психологии.

Ощущение

Ощущения — это в первую очередь элементарные кинестетические ощущения: все то, что мы непосредственно получаем на выходе от контактных рецепторов тела при прямом воздействии на них.

Прикосновение или напряжение мышц, боль или холод, сладкое или горькое — все это ощущения, в отличие от звуков, картинок и образов. Вижу — картинки, слышу — звуки, а чувствую (ощущаю) — ощущения↑.

«Приятная расслабленность в груди» или «напряжение в плечах», «сжаты челюсти» или «ощущаю тепло рук» — это кинестетика и это непосредственные ощущения. А вот рассказ о том, что вы видите и слышите — уже в меньшей степени рассказ о ваших ощущениях.

«Вижу свет и слышу негромкие звуки» — еще об ощущениях, а «Вижу твои прекрасные глаза и теплую улыбку» — это уже не непосредственные ощущения. Это уже восприятия, переработанные умом ощущения, это уже целостное и осмысленное видение происходящего с добавлением тех или иных чувств.

Там, где начались восприятия, обычно кончаются ощущения. Ощущения — это непереработанная, без интерпретаций, непосредственная кинестетика.

Впрочем, по жизни все конкретнее и сложнее. Фраза «Я ощущаю, как мне жмут ботинки» — все-таки об ощущениях. При том, что «ботинки» — это целостное восприятие предмета, это уже не ощущение, а восприятие, но фраза делает акцент не на ботинки, а на то, что ботинки «жмут». А «жмут» — это ощущение.

Мысли

Мысли — интересные связки чего-то с чем-то, которые родил ум в процессе переработки ощущений, чувств или каких-либо других мыслей. Мысли бывают ясные и смутные, мелкие и глубокие, путаные и четкие, это могут быть предположения и ассоциации, убежденные констатации или рассказ о сомнениях, но при мысли всегда работает голова.

Если чувство это восприятие через тело, то мысли — образно-визуальное или понятийное восприятие, восприятие через ум (голову).

«Я знаю, что мы чужие» — через голову это это знание, нейтральная мысль. «Я чувствую, что мы чужие» — если это пропущено через душу (то есть через тело), — это может быть обжигающее или леденящее душу чувство.

Влечение, желание может быть нейтральным знанием: «Я знаю, что к обеду я проголодаюсь и буду искать, где поесть». И это может быть живым чувством, когда внимание на всех вывесках ищет «кафе» и отвлечься трудно…

Итак, мысли — это все то, что приходит к нам через ум, через голову.

Чувства

Когда вас спрашивают о ваших чувствах, это не про так называемые внешние чувства, не про наличие у вас глаз, слуха и других органов чувств.

Если девушка скажет своему молодому человеку: «У тебя нет чувств!», то его ответ: «Как нет? Чувства у меня есть. У меня есть слух, зрение, все органы чувств в порядке!» — или шутка, или издевательство. Вопрос о чувствах — это вопрос о внутренних чувствах,

Внутренние чувства — это кинестетически переживаемые восприятия событий и состояний жизненного мира человека.

«Я тобой восхищаюсь», «чувство восхищения» или «ощущение света, исходящего от твоего прекрасного лица» — это про чувства.

Чувства и ощущения часто похожи, их нередко путают, но на самом деле отличить их легко: ощущения — это элементарная кинестетика, а чувства — уже переработанные умом ощущения, это уже целостное и осмысленное видение происходящего.

«Теплые объятия» — это не про 36 градусов по Цельсию, это про историю наших отношений, так же как и чувство «Мне с ним неуютно» — говорит о гораздо большем, чем ощущение «жмут ботинки»↑.

Чувства нередко путают и с интеллектуальной оценкой, но направленность луча внимания и состояние тела почти всегда подскажут вам правильный ответ. В интеллектуальной оценке есть только голова, а чувство всегда предполагает тело.

Если вы сказали «Я доволен», но это шло из головы, это была только интеллектуальная оценка, а не чувство. А довольное, на всем дыхании выпущенное от всего пуза «Ну ты паразит!» — очевидное чувство, поскольку — от тела. Подробнее см.→

Если вы заглянули себе в душу и чувствуете в себе чувство — значит, это правда, у вас — чувство. Чувства не врут. Однако здесь нужна осторожность — вы не всегда можете быть уверены, какое конкретно у вас чувство. То, что иногда переживается человеком как определенное чувство, может им и не быть, может быть чем-то другим. В этом конкретном пункте — чувства, бывает, врут↑.

Чтобы люди в чувствах не путались, чтобы одно чувство люди не принимали за другое и меньше придумывали чувства там, где их на самом деле нет, сочиняя рэкетные чувства, многие психологи предлагают словарь настоящих чувств и методику их распознавания.

Итак, как же коротко определить чувства? Чувства — это образно-телесная интерпретация кинестетики. Это кинестетика, оформленная в живые метафоры. Это живое, пришедшее к нам из нашего тела. Это язык, на котором говорит наша душа.

Кто кого определяет?

Ощущения вызывают чувства? Чувства вызывают мысли? Все наоборот? — Скорее, правильные ответ будет в том, что взаимосвязи ощущений, чувств и мыслей могут быть любыми.

• Ощущения — чувства — мысли

Ощущение зубной боли — чувство страха — решение пойти к зубному.

• Ощущение — мысль — чувство

Увидел змею (ощущения), на основе прошлого опыта сделал вывод, что она может представлять опасность (мысль), как следствие — испугался. Т.е., другой порядок.

• Мысль — чувство — ощущение

Вспомнил, что Вася обещал мне дать денег, но так и не дал (мысль), обиделся (чувство), от обиды сперло дыхание в груди (ощущение) — другой порядок.

• Мысль — ощущение — чувство

Представил, что мои руки теплые (мысль) — ощутил тепло в руках (ощущение) — успокоился (чувство)

Сколько чего надо?

Если у нас есть ощущения, есть мысли и есть чувства, то можно ли говорить о каком-то желательном их соотношении? По факту, у разных людей это соотношение бывает сильно разным, и в первую очередь идет различие по преобладанию мыслей или чувств.

Есть люди, любящие чувствовать и умеющие чувствовать. Есть люди, склонные не чувствовать, а думать, привыкшие и умеющие думать↑. К таким людям за чувствами обращаться трудно: они могут вам по вашему запросу рассказать о своих чувствах, но когда вы от этого человека отойдете, он вернется к штатному образу жизни, где он думает, принимает решения, ставит цели и организует себя на их достижения, не отвлекаясь на то, что ему не нужно, на чувства.

Мужчины чаще выбирают разум, женщины чаще выбирают чувства↑. Думается при этом, что важно не только то или иное соотношение мыслей и чувств, а вопрос о качестве мыслей и о содержании чувств.

Если у человека мысли пустые, негативные и бессвязные, то пусть лучше будет больше у него добрых и красивых чувств. Если у человека прекрасная голова, глубокие и быстрые мысли, то отвлекать его на большое количество чувств уже не видно необходимости.

Наверное, у развитой личности должны быть достаточно развиты (как прожиточный минимум) все эти три способности — способность ощущать, способность чувствовать и способность думать, а далее каждый имеет право на свой выбор.

Так происходит в хорошей школе: она дает обязательный набор предметов, а далее каждый выбирает свою специализацию, свое будущее.

Человек как организм чаще выберет жить чувствами, человек как личность — будет развивать свой разум. См.→

Family Tree — Деньги и чувства

Автор практикума о денежном ресурсе «Откуда приходят деньги»  психолог Арина Покровская рассказала, как управлять собственными эмоциями без волшебных таблеток и микрочипов, чтобы деньги приносили больше радости и меньше тревог.

 

✅ Шаг 1. Определяем эмоции, которые связаны с деньгами

Быстро, не задумываясь, напишите на листе бумаги, какие чувства вызывают у вас деньги. Можно представить себе крупную сумму денег и поймать эмоции, связанные с ней. Не менее пяти и не более десяти ассоциаций — любых, которые у вас возникли.

Изучите получившийся список. Наша сила — положительные эмоции: удовольствие, радость, возбуждение, гордость за себя, спокойствие, уверенность… Это — наша внутренняя опора, наш ресурс и веский повод зарабатывать деньги.  

А негативные эмоции — это то, что сейчас нам мешает получать больше доходов и наслаждаться деньгами. Однако при желании любые токсичные чувства, даже страх и злобу, можно сделать своими союзниками.

 

✅ Шаг 2. Работаем с негативными эмоциями

☹️ Например, всякий раз, начиная получать повышенный доход, вы вместе с радостью и удовольствием испытываете стыд и вину, что у ваших друзей сейчас финансовые трудности или что ваши родные никогда столько не получали.

Что можно сделать, чтобы радость и удовольствие остались, а стыд и вина ушли?

Прежде всего, нет смысла отрицать эмоции, скрывать их, давить в себе: это забирает силы и не дает хорошего результата.

Зато негативные эмоции можно перевести во что-то конструктивное. Стыд и вину можно «вывести на чистую воду»: взять и прямо спросить себя: «А что я, собственно, должен этим людям, перед которыми мне стыдно быть богатым? Что я должен им дать?»

Не всегда это деньги: родственникам бывает нужно внимание, участие, друзьям — общение, и так далее.

😡 Злость — это очень сильная эмоция, она требует много жизненной энергии. Если вы сердитесь — значит, вы в некотором смысле уже «вложились» в это чувство, инвестировали свой ресурс. Попробуйте на волне этой злости сделать что-то полезное для себя, ощутите злость как подъем, всплеск энергии, переведите этот ресурс в важные решения, свершения.

😱 Часто деньги вызывают у нас страх. Мы боимся, что они испортят наши отношения, муж уйдет, если вы будете зарабатывать больше; что вас ограбят, вы станете жертвой махинации и т. д. Страх лучше всего перевести в расслабление. Вы, наверное, замечали, что от страха нас иногда в прямом смысле трясет: это защитная реакция организма. Попробуйте не «сжиматься» от страха, а буквально протрясти его всем телом: подвигаться, размяться, снять напряжение с рук и ног. Можно представить себе самый страшный вариант развития событий и проговорить для себя, как вы с этим справитесь, — иногда при такой проработке страхи выглядят абсурдом. А после хорошей работы с телом страх переходит в расслабленность и больше не причиняет вреда.

Таким образом можно проработать практически любую негативную эмоцию. Научитесь определять тот способ, который подходит именно вам.

 

✅ Шаг 3. Привлекаем положительные эмоции

Сами по себе деньги не способны никого порадовать, но они открывают дорогу желаниям, мечтам и планам, которые делают нас счастливыми. Именно этим планированием стоит заняться, чтобы потом искренне и совершенно законно радоваться деньгам.

Мечты полезно для начала воплощать в слова и визуальные образы: как только мы начинаем думать с ручкой и бумагой в руках, у нас эмоции синхронизируются с окружающей реальностью, с конкретными идеями, а затем и с действиями.

Синхронизировать эмоции с планами можно разными способами. Хороший метод — коллаж или wish-лист.

Согласно одной научной теории, древняя наскальная живопись — это и есть своеобразный первобытный «коллаж», план охоты на оленя, выбитая на камне мечта древнего человека об удачной охоте и жирной добыче, точная самонастройка первобытного охотника на нужное развитие событий. Вам, чтобы визуализировать свою мечту и ощутить все необходимые эмоции, достаточно взять лист ватмана, несколько журналов и фломастеры.

Максимально подробно и красочно представьте с помощью коллажа все, на что вы потратите деньги в будущем, — все, что дает вам вдохновение, позволяет хотеть, стремиться. Это может быть свой дом, новая мебель, роскошное авто, каникулы в Европе — все источники положительных эмоций, которые можно получить при помощи денег.

Получившуюся картину лучше всего повесить у себя в комнате — так, чтобы связка «положительные эмоции — деньги» часто была у вас перед глазами и напоминала о себе.

Бывает полезно чуть забежать вперед, черпнуть положительных эмоций из будущего. Когда выбираете картинки, постарайтесь погрузиться в момент, когда ваши мечты уже сбылись: вот ваша собственная квартира, ваш кабриолет, ваша Италия. Постарайтесь почувствовать, как вы гуляете по Риму, как пьете кофе на собственной кухне, как пахнет салон нового авто… Каждому пункту вашего списка желаний присвойте своеобразный эмоциональный якорь.

Весь мой опыт и частная практика показывают, что визуализация, вербализация своих желаний и дальнейшая их привязка к положительным эмоциям из будущего — работают. Сбывается до 80% всего, что вы себе нажелали и нарисовали, если вы работаете с эмоциями и верите процессу. 

 

🎯 Дайте мечте шанс сбыться!

У бога нет других рук, кроме человеческих. Избавиться от негативных эмоций и воплотить в коллаже ваши будущие положительные эмоции — не значит заработать в два раза больше, чем сейчас. Деньги не придут к вам сами, но вы их получите, потому что:

✅ вы готовы их встретить,

✅ вам есть на что их потратить и испытать яркие положительные эмоции,

✅ вы не боитесь, что долгожданная сумма денег принесет вам тяжелые переживания.

И вы знаете, как их прожить, чтобы не испортить себе удовольствие.

Кто-то скажет: «Нет у меня сил и времени мечтать о Мальдивах и кабриолетах, мне бы копейку заработать и семью накормить».

Все так, но всем нам время от времени нужно выныривать из потока повседневных дел и задач, чтобы подумать о долгосрочных, важных, очень приятных планах.

Если мы не мечтаем и не верим, значит мы сами не даем нашим мечтам шанса сбыться.

цветы могут рассказать о многом

Язык цветов. Вы можете выбрать по первой букве названия цветка.

А Б В Г Д Е Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я

А Азалия — символ женственности, хрупкости, кротости, сдержанности, преданности; но в то же время — страсти и печали. Азалию принято дарить перед нежеланной разлукой. Преподнося азалию, Вы говорите «Я надеюсь, Ты дождешься меня», «Береги себя для меня», «Я верю Тебе!». Когда мужчина дарит этот цветок — он признается, что Вы для него — единственная. Акант (медвежья лапа) — искусство, вдохновение, творчество. Акант — очень своеобразный цветок, его не принято дарить возлюбленным. Такой подарок говорит: «Ты очень талантлив и добьешься всего, чего пожелаешь, дерзай!» Акация (распустившаяся) — тайная любовь, целомудренность, одиночество. Акация — цветок сожаления и признания своих ошибок. Дарящий акацию, говорит: «Ты лучшее, что было в моей жизни», «Почему сейчас мы не вместе?», «Давай начнем все с начала!» Акация (белая) — платоническая любовь, «Почему моя любовь не взаимна?» Акация (желтая) — «Мне жаль, что любовь ушла» Акация (розовая) — элегантность, шарм Аконит (ранункулус, лютик) — симпатия, стремление понравиться, приглашение. Аконит можно дарить как женщинам, так и мужчинам. Если такой подарок преподносится в начале знакомства, скорее всего, даритель заинтересовался Вами, считает Вас приятным собеседником и предлагает дружбу. Отличный подарок для коллег и деловых партнеров. Альстромерия — названа в честь Шведского ботаника Барона Klas von Alstroemer. Эти Южноамериканские цветочные семена были среди многих собранных бароном в поездке по Испании в 1753 году. На языке цветов означает «милый», «прелестный», желание сделать ненавязчивый комплимент. Цветочные подарки с альстромерией на SendFlowers.ru Амброзия — нескромные намеки, ожидание большего. Даритель амброзии говорит: «Я жду!», «Будь смелее!», «Давай жить сегодняшним днем!» Амарилис — гордость, неприступность, мужественность. Если Вы хотите намекнуть мужчине, что он для Вас не просто друг — подарите ему амарилис. Ананас — совершенство. Ананас в букете цветов — признак неординарности дарителя. Если Вам подарили такой букет — будьте уверены — Вас ценят и понимают. Анемон — искренность, надежда; но также радость, эмоциональность. В переводе с языка цветов подарок из анемонов означает: «Почему нет?», «Мне с тобой очень хорошо», «Давай устроим праздник?» Антуриум — храбрость, неординарность, страсть. Антуриум считается преимущественно мужским цветком. Букет или композиция с антуриумами станет незабываемым подарком для мужа или коллеги, друга или шефа. .. Подарить антуриумы можно также экстравагантной даме, этакой «женщине-вамп», если Вы хотите сказать ей: «Ты не похожа ни на кого, и это меня восхищает!» Цветочные подарки с антуриумами на SendFlowers.ru Анютины глазки — воздушный поцелуй, веселье, развлечение, «Скучаю!» Аралия — близость, интимность,»Ты — моя родная!» Цветочные подарки с аралией на SendFlowers.ru Аспарагус — простодушие, доверчивость Цветочные подарки с аспарагусом на SendFlowers.ru Астра — cимвол любви, изящества, изысканности, а также — воспоминаний. В Китае астра означает точность. Древние люди верили, что запах листов астры, когда их сжигали, изгонял змей. Астры были положены в могилы Французских солдатов, символизируя скорбь и память о погибших. Существует миф, согласно которому, астры были созданы из космической пыли, когда Дева смотрела с неба и плакала. Поэт Вирджил считал, что алтари богов были часто украшены астрами. Существует около 600 видов астр, самый популярный сорт Монте Казино. Астра (белая) — «Я люблю тебя больше, чем ты меня!», «Скажи, что любишь, еще раз», «Не могу думать ни о чем, кроме тебя…»

Б Базилик — отвращение, ненависть. Если по какой-то причине Вы не можете сказать неприятному Вам человеку все, что о нем думаете, подарите ему базилик. Бегония — «Остерегайся!», «Не всем ты нравишься так, как мне», «Знай: тебе завидуют!» Букет засушенных цветов — отвергнутая любовь. Если Вы хотите положить конец чьим-то излишне настойчивым ухаживаниям, сделайте нарушителю Вашего спокойствия такой оригинальный подарок. Даже если этот человек не знаком с языком цветов, засущенный букет заставит его задуматься: «Похоже, мне не очень рады…»

В Василек — «Не смею выразить тебе свои чувства»; деликатность, изящество, простота, а также — веселость и верность. Дарить васильки принято молодым девушкам в знак симпатии. Такой подарок может означать предложение дружбы или желание возобновить прерванное знакомство. Дарителя васильков не стоит подозревать в нескромных желаниях. Почему-то чаще всего васильки нравятся блондинкам. Венерин башмачок — капризная красота, непостоянство. «Я чувствую, что я у тебя не один». Дарящий венерин башмачок готов на многое, чтобы «укротить» Вас, сделать более покорной и менее ветренной. Водяная лилия (кувшинка) — красноречие, убедительность, искренность; «Ты никогда не должен меня обманывать», «Чувства в моей душе бушуют». Кувшинку дарит человек, который хочет убедить Вас, что он — Ваша «половинка». Даритель просит довериться ему и обещает быть нежным и заботливым. Вьюнок — «Присмотрись ко мне», «Я украшу твою жизнь». Вьюнок часто дарят опытные ловеласы. Однако жизнь этого цветка столь же недолговечна, как и чувства дарителя.

Г Гардения — тайная любовь, «Ты прекрасна». Если Вам подарили гардению — знайте — Вами искренне восхищаются. Скорее всего, Ваш поклонник очень несмел и считает себя недостойным Вас. Гаултерия — гармония, «Будь спокойней», «Сдерживай свои эмоции» Гвоздика — очарование, женская любовь, увлечение, честь и свобода, верность… Значение гвоздик на языке цветов может быть очень разным: все зависит от их цвета. Цветочные подарки с гвоздиками на SendFlowers.ru Гвоздика (розовая) — «Я никогда не забуду Тебя», символ материнской любви. В США розовые гвоздики принято дарить на День Матери. Человек, который дарит гвоздики, хочет выразить Вам свою благодарность и заверить в том, что при любых обстоятельствах Вы можете расчитывать на его помощь и поддержку. Гвоздика (красная) — победа, успех, лидерство. Большим букетом красных гвоздик принято поздравлять людей авторитетных и уважаемых. Дарить красные гвоздики возлюбленным лучше в смешанных букетах. Гвоздика (белая) — пожелание удачи и успеха во всем. «Пусть все твои желания сбудутся». Если Вам в подарок преподнесли белые гвоздики, это говорит о том, что Вас считают очень обаятельным, светлым и позитивным человеком. Гвоздика (желтая) — «Ты избегаешь меня?», «Ты обиделся?», «Хочу, чтобы ты был более внимательным». Георгин — каприз, непостоянство, мимолетное увлечение. Дарящий георгины говорит: «Ты мне очень нравишься, но я ничего не обещаю», «Я не готов к серьезным отношениям», «Зачем все усложнять?» Герань — глупость, безрассудство. «Ты очень легкомысленная особа», «Пора остепениться». Гербера — тайна, улыбка, флирт, оптимизм. Человек, дарящий герберы, выражает Вам свою симпатию и намекает на то, что вместе вам будет очень весело. Гербера — универсальный позитивный подарок: для друзей, возлюбленных, коллег… Смело выбирайте эти цветы, если хотите поделиться с кем-то своим отличным настроением или сделать комплимент. Цветочные подарки с герберами на SendFlowers.ru Гиацинт — игра, любопытство, мудрость, непредсказуемость. Спектр эмоций, которые можно выразить при помощи этих цветов достаточно широк — многое зависит от оттенка гиацинтов. Но в одном Вы можете не сомневаться — с человеком, который подарил Вам гиацинты, скучать не придется. Благодаря ему Ваша жизнь станет ярче. Цветочные подарки с гиацинтами на SendFlowers.ru Гиацинт (голубой) — уверенность в себе, спокойствие, уравновешенность. «Я знаю, почему ты мне нравишься», «Не сомневаюсь в том, что ты мне подходишь» Гиацинт (красный или розовый) — «Я знаю, чего ты хочешь», «Тебя ждет множество приятных сюрпризов», «Вся наша жизнь — игра…» Гиацинт (белый) — постоянство. «Я очарован навсегда» Гиацинт (желтый) — попытка скрыть ревность и недоверие Гипсофила — осторожность, несмелость. Однако в смешанном букете гипсофила, как правило, является своеобразным аксессуаром, служит для придания цветочной работе объема и не несет смысловой нагрузки. Цветочные подарки с гипсофилой на SendFlowers. ru Гладиолус — «Я действительно искренен», «Ничего не бойся», цветок гладиаторов. Даритель гладиолусов — человек сильный, надежный, не признающий компромиссов. Цветочные подарки с гладиолусами на SendFlowers.ru Глициния — «Добро пожаловать!» Подарите глицинию человеку, которому Вы хотите сказать «Тебе я рад всегда!» Глоксиния — любовь с первого взгляда, «Мои чувства сильнее меня» Гортензия — «Вспомни обо мне»; скромность, искренность, надежда. Многие народы верят, что гортензия способна отгонять болезни и несчастья. Цветочные подарки с гортензией на SendFlowers.ru

Д Дельфиниум — скромность, непритязательность; «Я готов быть твоей тенью», «Позови меня» Цветочные подарки с дельфиниумом на SendFlowers.ru Душистый горошек — «До свидания», отъезд, «Спасибо за прекрасно проведенное время», «Вспоминай» Дубовые листья — дружба, «Ты — редкий человек»

Ж Жасмин — чувственность, женственность, элегантность и привлекательность. в Индии жасмин называют «лунным светом в любви». Желудь — скандинавский символ жизни и бессмертия. Лучше дарить мужчинам поскольку большинство дам подобный подарок не оценят. Жимолость — великодушие, щедрость, «Ты делаешь мир лучше» Жонклия — возвращение привязанности, «Давай снова будем вместе», желание, симпатия

3 Зверобой — воинственность, «Победа еще будет за мной» Земляника (цветок) — намек, «Обрати внимание: твое счастье рядом!» Золотарник — успех, «Цените любую удачу», «Ни пуха ни пера!»

И Иберийка — равнодушие, безразличие, «Не думай, что ты для меня что-то значишь», «Мне хорошо без тебя» Ирис — эмблема Франции, «Я очень дорожу твоей дружбой», доверие, мудрость, вера, надежда, бесстрашие Цветочные подарки с ирисами на SendFlowers.ru

К Кактус — упорство, целеустремленность, самодостаточность. «Тебе не надоело одиночество?», «Я тебя понимаю как никто другой», «Мы с тобой похожи» Цветочные подарки с кактусами на SendFlowers.ru Календула (ноготки) — тревога, опасения. «Почему ты так себя ведешь?», «Я жду объяснений» Калина — неуправляемые эмоции, болезненная привязанность, зависимость. «Если ты меня покинешь, мое сердце разорвется!» Калла — преклонение, «Ты великолепна». Если мужчина дарит Вам каллы, будьте уверены — перед Вами настоящий джентельмен и неординарный человек. Цветочные подарки с каллами на SendFlowers.ru Камелия — восхищение, совершенство, благодарность. «Ты — неземное существо» Камелия (розовая) — «Тоскую по тебе» Камелия (красная) — «Ты — пламя в моем сердце!» Камелия (белая) — «Ты восхитительна!» Картофель (соцветие) — «Ты затмеваешь все и всех!», стремление быть оригинальным. Каштан — независимость, прямолинейность. «Тебе нужно быть добрее», «Научись любить» Кипарис — скорбь, траур Клевер – «Хотел бы знать. ..», ожидание, плодородие, домовитость Клевер (белый) – «Думай обо мне», «Вряд ли ты найдешь кого-то лучше, чем я!» Клевер (четырехлистный) – символ удачи. Если Вы нашли четырехлистный клевер — загадайте желание, и оно обязательно сбудется. Колокольчик — смирение, покорность, постоянство; «Я всегда буду с тобой», «Зачем ты мучаешь меня капризами?» Кореопсис — бодрость и веселье, оптимизм. «Все будет хорошо!», «Лучшее — впереди!» Крапива — клевета, неприязнь. Однако если друзья или родственники приносят Вам молодую крапиву — не расстраивайтесь: скорее всего, ее появление объясняется кулинарными предпочтениями дарителей. Крокус — возрождение, свежесть чувств. «Ты подарила мне незабываемые моменты» Кукуруза — изобилие, богатство, щедрость. «Со мной у тебя будет все, что пожелаешь»

Л Лаванда — восхищение, одиночество. «Я тебя никогда не забуду», «Никто не заменит тебя» Лен — семейный символ; стабильность, постоянство Лилия (оранжевая) — любопытство, кокетство. «Ты для меня — загадка», «Твое сердце свободно?» Лилия (белая) — чистота, непорочность, величественность, благородство. «Это божественно — быть рядом с тобой!!!» Лилия (желтая) — экстравагантность, яркость, но также легкомысленность, капризность. «Хочу, чтобы ты меня заметила», «Я не такой, как другие» Лилия (тигровая) — гордость, изобилие, процветание, благосостояние, самонадеянность Цветочные подарки с лилиями на Sendflowers.ru Листья пальмы — пожелания победы и успеха. Листья пальмы в смешанном букете означают: «Ты — самая-самая, лучшая во всем» Цветочные подарки с листьями пальмы на Sendflowers.ru Лотос — счастье, здоровье, долгая жизнь, мудрость. Лотос принято дарить только хорошо знакомым людям в знак родственных и дружеских чувств. Львиный Зев — сила, хитрость, лесть. Даритель этого цветка считает, что Вы можете быть ему полезны, ищет Вашего покровительства.

М Магнолия — благородство, настойчивость, упорство, «Все равно ты будешь со мной», «Я — твоя судьба» Мак — воображение, мечтательность, молодость, общительность, стремление к удовольствиям Маргаритка — чистота, невинность, верная любовь, «Я счастлив, когда счастлива ты». Человек, преподносящий маргаритки, заслуживает Вашей взаимности. Цветочные подарки с маргаритками на SendFlowers.ru Мать-и-мачеха — материнская любовь и забота; доказанная справедливость. «Не волнуйся, я все улажу» Мимоза — чувствительность, стыдливость, застенчивость; но также банальность, заурядность, «Я скрываю свои чувства», «Скоро 8 марта». Мирт — любовь, веселье, радость; еврейская эмблема свадьбы Миртовое дерево в подарок на SendFlowers.ru Монстера — целеустремленность, изысканность, шик. «Ты совершенна!» Цветочные подарки с монстерой на SendFlowers.ru Мята — целомудрие, доброта, душевность

Н Настурция — завоевание, победа в борьбе. Человек, подаривший Вам настурцию, искренне рад Вашим успехам. Однако, скорее всего, ни о каких романтических отношениях С Вами он не помышляет. Нарцисс — «Оставайся такой же прекрасной, как Ты есть». «Солнце всегда сияет, когда я с Тобой», сильные чувства, безответная любовь, обманутые надежды, рыцарство Нарцисс (белый) — внимание, благовещение, кротость, смирение. Нарцисс (желтый) — внимание, «Ты единственная», «Когда я рядом с тобой, всегда светит солнце» Незабудка — воспоминания, истинная любовь, искренность, постоянство, верность

О Одуванчик — счастье, улыбка, радость жизни. Человек, который дарит одуванчик, весел и общителен, немного легкомыслен. Для Вас такой подарок означает: «Не грусти», «Я рад, что сейчас мы вместе», «Я хочу остановить это мгновение». Олеандр — внимание. «Ты очень милая» Омела — «Поцелуй меня», привязанность, преодоление трудностей, священное растение Индии, волшебный цветок друидов Оранжевые цветы — дружба, уважение. Отличный бизнес-подарок. Орех — признание вины. «Я был слишком груб», «Прости, если я тебя обидел» Орхидея — любовь, нежность, утонченность, интимность. Орхидею принято дарить только любимым людям. Цветочные подарки с орхидеями на SendFlowers.ru

П Папоротник — очарование, магия, грация, покровительство. «Жизнь прекрасна, когда ты со мной!», «Ты — колдунья». Папоротник лучше дарить неординарной, загадочной девушке. Это поможет Вам завоевать ее доверие. Цветочные подарки с папоротником на SendFlowers.ru Петуния — раздражение, гнев. «Ты меня не слышишь», «Я не доволен твоим поведением!» Пион — счастливая свадьба, веселая жизнь. «Мне не о чем больше мечтать». Пихта — время. «Цени каждую минуту жизни», «Не пытайся угнаться за двумы зайцами». Плющ — гармоничная любовь, верность, дружба, привязанность. «Мы отлично дополняем друг друга», «Мы как будто созданы друг для друга» Цветочные композиции с использованием плюща на SendFlowers.ru Подснежник — надежда, нежность, молодость. «Мне нравится твоя наивность». Дарящий подснежники хочет подчеркнуть Вашу хрупкость и женственность. Подсолнух — символ оптимизма, веселья и благополучия. Влюбленный, преподнося подсолнух, говорит: «Ты — чудо!», «Я никогда не встречал такой, как ты», «Я горжусь тем, что ты со мной». Цветочные подарки с подсолнухами на SendFlowers.ru Примула — «Я не могу жить без тебя», «Мы никогда не расстанемся», «Давай жить вместе!»

Р Роза (красная) — любовь, страсть. «Я люблю тебя», «Я не могу без тебя»,»Ты должна быть моей». Роза (бутон, красный) — «Мне кажется, я в тебя влюбился», «Я рад, что мы познакомились», «С каждым днем мои чувства к тебе все сильнее» Цветочные подарки с красными розами на SendFlowers.ru Роза Гран При — уважение, щедрость, любовь, доверие, «Ты достойна самого лучшего». Роза Гран При выражает самые благородные чувства. Цветочные подарки из роз Гран При на SendFlowers. ru Роза (белая) — чистота и невинность, скромность и нежность, таинственность. «Я добьюсь тебя», «Ты ангел». Роза (бутон, белый) — юность, неопытность, очарование. «Я готов ждать тебя», «Я не хочу тебя потерять». Цветочные подарки с белыми розами на SendFlowers.ru Роза (желтая) — счастье, радость. «Ты — мое солнце». Цветок, выражающий самые позитивные эмоции. Согласно языку цветов, желтые розы не имеют никакого отношения к измене и ревности (хотя такое толкование их символического значения очень распространено). Цветочные подарки с желтыми розами на SendFlowers.ru Роза (кремовая) — элегантность, гармония, совершеноство, постоянство. «Я помню. Всегда!», «Мы с тобой — идеальная пара», «Ты выше всяких похвал!» Цветочные подарки с кремовыми розами на SendFlowers.ru Роза (розовая) — наивысшее счастье, «Поверь мне» Цветочные подарки с розовыми розами на SendFlowers. ru Ромашка — юность, невинность, недоверчивость, романтичность. Цветочные композиции и букеты с ромашками на SendFlowers.ru

С Сирень — красота, влюбленность, первые волнения любви Букеты с сиренью на SendFlowers.ru Сирень (белая) — первая любовь, «Давай будем любить друг друга!» Сирень (фиолетовая) — «Мое сердце принадлежит тебе!» Сирень (лиловая) — «Любишь ли ты меня еще?» Сирень (розовая) — любовь и признание Слива (цветок) — «Сдержи свои обещания!»; красота и долголетие Сосна — надежда, жалость, ностальгия. «Так грустно вспоминать…» Стрелиция — победа, мужественность, неординарность, целеустремленность. Стрелиция считается цветком сильных, храбрых и успешных людей. Цветочные подарки со стрелициями на SendFlowers.ru

Т Трава — подчинение, покорность. «Я готов простить тебе все» Тубероза — любовь к риску, опасные удовольствия. «Мне нравится твоя непредсказуемость», «Я не требую от тебя верности». Тысячелистник — пожелание выздоровления, но также недоверие, стремление скрыть свои истинные намерения Тюльпан — символ чистой любви, большого счастья; слава, гордость; гармония. Цветок — эмблема Голландии. Тюльпан (красный) — объяснение в любви, поздравления. «Поверь мне», «Желаю тебе счастья» Тюльпан (пестрый) — «Жизнь прекрасна!», «Я горжусь тобой!» Тюльпан (желтый) — «Твоя улыбка, как солнечный свет» Цветочные подарки из тюльпанов на SendFlowers.ru

Ф Фиалка — достоинство, скромность; невинность, тайная любовь Цветочная композиция с фиалками на SendFlowers.ru Фиалка (белая) — искренность, «Давай рискнем», «Давай попробуем быть счастливыми!!!» Фиалка (голубая) — «Осторожно!», бдительность; лояльность, «Я всегда прав», «Всегда буду верен» Фиалка (синяя) — скромность Флокс — «Сожжем наши письма!», расставание; но также — взаимность, единство, сладкие мечты Фрезия — доверие Цветочные подарки с фрезиями на SendFlowers. ru Фуксия — благожелательность

Х Хмель — «Будь оптимистом», «Мы еще встретимся!» Хризантема (обычная) — «Ты прекрасный друг», радость, открытость, веселье и отдых. Хризантема происходит от греческих слов chrysos (золото) и anthos (цветок). Маргаритка Chusan становилась «pompom хризантемой» это имя зародилось во Франции, т.к. они выглядели похожими на помпоны в шляпах моряков. Хризантемы были культивированы в Китайских садах более чем 2,500 лет назад и перевезены в Англию в 1795. Хризантема была символом Восточной лести в течение столетий. В Китае хризантемы ассоциируются с осенью и урожаем. Хризантема считалась одной из четырех китайских «благородных символов» (наряду с бамбуком, сливой и орхидеей) и была официальным символом Старой Китайской Армии. Китаец верит, что хризантема, данная возлюбленному и обтёртая о губы после вина, гарантирует бессмертную любовь. Хризантемы были представлены на Имперском Гербе Японии. Японцы полагают, что лепесток хризантемы положенный на дно бокала с вином способствует длинной и здоровой жизни. Хризантемы подходят для поздравлений в Европе и Америке по любому случаю. Тем не менее, в Италии их применяют только на похоронах. Хризантема (красная) — «Ты — мой лучший друг», удача, наилучшие пожелания Хризантема (белая) — правда, «Верь мне!» Хризантема (желтая) — благодарность, «Спасибо за то, что ты есть!» Цветочные подарки с хризантемами на SendFlowers.ru

Ц Цикламен — отставка, «До свидания», «Как я от тебя устала…» Цинния (красная) — постоянство, длительная привязанность, матримониальные планы. «Ты — именно тот человек, которого я так долго искал!» Цинния (белая) — доброта, великодушие. «Я тебя прощаю», «Как дела?» Цинния (желтая) — меланхолия, мечтательность. «Я вспоминаю тебя каждый день», «Позвони мне», «Жду тебя»

Ч Черемуха — радость, «Мне многое нужно тебе рассказать», «Хочу увидеть тебя как можно скорее!» Чеснок — смелость, сила, мужество. Женщинам дарить чеснок не рекомендуется. Если Вам все же преподнесли такой подарок — отнеситесь к этому с юмором.

Ш Шиповник — весна и поэзия. Человек, который дарит цветок шиповника, признается в том, что он романтик. «Я уверен, что смогу сделать тебя счастливой!»

ByFab Photography об искусстве запечатления человеческих эмоций — это Шанхай

Фабиола Лиаси Де Фелип, владелица и основательница ByFab Photography Service , — франко-итальянский фотограф, специализирующийся на том, что она любит называть «гуманистической фотографией». страну, запечатлев все, от ветхих зданий на окраине Шанхая до племен в отдаленных деревнях, не только связавшись с теми, кто находится по другую сторону объектива, но и помогая поддержать благотворительный проект неправительственной организации. С большой страстью к запечатлению истинных человеческих эмоций Фабиола надеется оказать положительное влияние на мир, повышая осведомленность об ответственных путешествиях.

Изображение предоставлено Линдой де ла Марандаис

Как вы пришли в фотографию?
С самого детства я всегда любил снимать откровенные моменты. У моего отца была камера Canon, и я брал ее и играл. Спустя годы мои друзья всегда знали меня как надоедливого человека, который везде фотографирует, но в конце концов все были взволнованы, увидев то, что запечатлели мои глаза.

Я регулярно просматривал журналы о путешествиях и фотокниги в поисках вдохновения (и как способ отвлечься), но тогда я еще не знал, что стану фотографом.

Затем, 10 лет назад, я сделал огромный прыжок веры. Проработав в одной и той же транснациональной корпорации в Италии более 13 лет, я уволился с работы и переехал в Лондон. Настоящий сдвиг произошел, когда я переехал в Гонконг после двух лет изучения китайского языка; мои глаза и разум стали более чувствительными к тому, что меня окружает, когда я фотографировала мир вокруг себя, и шаги, которые мне нужно было предпринять, чтобы начать свой новый карьерный путь, стали яснее. Я чувствовал, что у меня есть вещи, которыми мне нужно поделиться, через то, как я их вижу.

Когда вы переехали на материковый Китай и почему?
Я переехала с мужем, который был переведен по работе, в 2017 году, прожив четыре года в Гонконге.

 

Почему вас больше всего интересуют портреты? Люди — ваш любимый объект для фотографирования?
Люди — моя любимая тема. Я предпочитаю связь с предметом, который появляется до того, как будет сделана фотография, а не тот, который возникает после «украденного» снимка уличной сцены. Конечно, мне по-прежнему нравится запечатлевать вневременное выражение лица, но еще больше для меня значит понимание стоящих за ним эмоций, возникающих в результате личной связи.

  Как COVID повлиял на ваши путешествия, связанные с фотографией?

Много, как в положительном, так и в отрицательном смысле. COVID дал мне возможность сосредоточить свои усилия внутри страны и, наконец, открыть собственную фотокомпанию ByFab Photography. С другой стороны, мне пришлось отложить ряд проектов. Но это также освободило время для работы над другими. Например, я смог помочь Couleurs de Chine , благотворительной организации, сосредоточить внимание на образовании детей в Гуанси с помощью фотовыставки, которую мы организовали.

Как бы вы описали свой стиль фотографии?
Я не очень люблю давать ей точное название, потому что, как и в жизни, стиль всегда может развиваться и меняться. Тем не менее, я считаю себя «фотографом-гуманистом», запечатлевающим душу места или человека.

Чья работа оказала на вас наибольшее влияние?
Я всегда восхищался работами Энни Лейбовиц, Анри Картье-Брессона и некоторых уличных фотографов Magnum, а также Стива Маккарри. Совсем недавно я наткнулся на аккаунт Рехана в Instagram и почувствовал, что у нас похожий способ видеть людей и взаимодействовать с ними; Я был так счастлив, наконец, встретить его в прошлом году во Вьетнаме, влюбившись в его работу. Ли Джеффрис и его потрясающие и мощные портреты также сильно повлияли на меня.

Никос Алиагас, французский журналист и телеведущий, увлеченный фотографией, запечатлевает невероятные работы, рассказывая истории своих греческих предков, балансируя свет и тени с помощью черно-белой фотографии; это действительно говорит мне.

За последнее десятилетие я встретил множество людей в Великобритании, США, Франции, Азии и, конечно же, в Шанхае, которые вдохновили меня на дальнейшее развитие моей работы, помогая мне стать фотографом, которым я являюсь сейчас.

Что вам больше всего нравится в фотографии?
Раньше я бы сказал, что связь с людьми, которых я импровизирую встречаю и фотографирую, является моим любимым аспектом фотографии, и это до сих пор верно. Но теперь я также могу сказать, что живу моментами, через несколько недель после съемки определенного предмета, когда я редактирую фотографию, которую не видел с того дня, как я ее снял, и я заново открываю для себя эти лица на экране моего компьютера. Я обрезаю их и настраиваю освещение так, чтобы оно вызывало то же чувство, что и при нажатии на кнопку. Бывают моменты, когда я снова смотрю на портрет и на самом деле очень волнуюсь, потому что возвращаюсь к тому моменту времени, когда была сделана фотография.

Есть ли у вас какое-либо фотооборудование, без которого вы не можете жить?
Два моих любимых объектива, которыми я снимаю, — это 50-мм объектив с постоянным фокусным расстоянием и 24–105 мм на камере Canon RP.

Что для вас значит фотография?
Эмоция запечатлена, чтобы помнить и никогда не забывать. Это также о том, чтобы находить красоту даже в самых простых вещах. «Красота в глазах смотрящего.» — Оскар Уайльд

Что для вас самое приятное в работе фотографа? А что вам в нем меньше всего нравится?
Меньше всего мне нравится редактирование. Конечно, мне нравится реализовывать готовый продукт, но когда я редактирую, я предпочитаю не следовать техническим правилам. Всегда найдется кто-то, кто скажет вам, что это не так, как должно быть, но я предпочитаю представлять только то, что видят мои глаза. Я следую своему видению, глазам и сердцу, а не техническим правилам.

Что я больше всего люблю, так это общение с людьми; Мне нравится, когда я могу поделиться с ними связующими моментами, будь то время, потраченное на их фотографирование, или, когда это возможно, поделиться с ними фотографиями.

Куда, по вашему мнению, приведет вас ваша фотография в ближайшие 5-10 лет?
Несмотря на то, что я занимаюсь фотографией уже много лет, я знаю, что для меня это только начало прекрасного пути.

Я надеюсь, что никогда не потеряю свою страсть, и я надеюсь, что смогу продолжать дарить любовь и передавать эмоции через свои картины. Я надеюсь, что благодаря публикации для более широкой аудитории я смогу поделиться чем-то большим, и я надеюсь продолжать улавливать суть и душу (а не только внешний вид) людей, мест и предметов, рассказывать истории из-за своего объектива.

Я надеюсь, что смогу принести радость во многие дома и сообщества, и я надеюсь, что смогу запечатлеть и задокументировать жизнь менее удачливых людей, повышая осведомленность с помощью фотографии. Я надеюсь, что мой талант послужит большему делу.

Наконец, я надеюсь, что мои фотографии и путешествия помогут другим понять, что все в этом мире связано; мы одни и те же, несмотря на культурные различия – мы все люди.

Где люди могут увидеть больше ваших фотографий и следить за вашими последними проектами?
Люди могут подписаться на мой Instagram @by_fab или посетить мою страницу в Facebook ByFab Pictures. Мой личный веб-сайт — www.byfab.pictures, а мой рабочий идентификатор WeChat — ByFab2021.

---

[Все изображения предоставлены ByFab Photography]

Создайте бота, который анализирует человеческие эмоции на фотографиях с помощью Google Cloud Vision API

[00:00] Помимо Twit, нам также понадобится FS. Нам понадобится запрос и доступ к Google Cloud Vision API, а синтаксис для этого следующий: var vision = require(‘@google-cloud/vision’).

[00:22] Нам нужно указать две переменные, которые мы получили при настройке учетной записи Cloud Vision. Первый — это идентификатор проекта, который здесь — Twitterbot, и нам нужно дать ему имя файла ключа для файла ключа, который мы загрузили с веб-сайта Cloud Vision.

[00:39] Мы собираемся сделать бота, который будет пытаться анализировать эмоции на лицах на фотографиях, которые люди нам твитят. Сначала нам нужно получить наши упоминания, и для этого мы скажем var stream = bot .stream(‘statuses/filter’) и будем отслеживать наш псевдоним botsWithHand. Это позволит нам что-то делать каждый раз, когда упоминается botsWithHand.

[01:05] Несколько других доступных нам инструментов: поток при подключении, поток при подключении и поток при ошибке. Все это может помочь в устранении неполадок с нашими потоками.

[01:22] Что нам действительно нужно для следующего шага, так это стрим на твит. Когда нас упоминают в твите, первое, что мы хотим сделать, это проверить, есть ли фотография, прикрепленная к твику. Мы можем проверить это, выполнив поиск tweet.entities.media. Если это существует, следующее, что мы собираемся сделать, это загрузить фотографию.

[01:49] Нам нужно передать три вещи. Во-первых, URL-адрес фотографии: tweet.entities.mediazero.media_URL. Нам также понадобится имя пользователя, который написал нам твит, чтобы мы могли ему ответить. Пользователь tweet.user.screen_name. Наконец, нам понадобится строка идентификатора твита, чтобы мы могли ответить на этот твит.

[02:17] Давайте сделаем здесь функцию загрузки фото. Опять же, нам нужно передать ему URL-адрес, имя для ответа и идентификатор твита. Это похоже на то, что мы делали на седьмом уроке. Сначала нам нужны параметры, поэтому нам нужен URL-адрес, и нам нужно конечное кодирование, которое является двоичным. Мы скажем request.get, передаем ему тело ответа на ошибку функции наших параметров.

[02:54] Мы создадим имя файла, которое будет фото, плюс текущее время, плюс JPEG, а затем мы скажем fs. writeFile и передаем ему имя файла, тело, двоичный файл и наш обратный вызов. Здесь мы можем выйти, что мы загрузили фотографию.

[03:20] Дальше самое интересное. Приступаем к анализу фото. Здесь нам понадобится имя файла, ответ на имя и идентификатор нашего твита. Давайте напишем это здесь, проанализируем фото, имя файла, ответ на имя, идентификатор твита. Здесь мы собираемся пропинговать Google Cloud Vision API. Синтаксис для этого — vision.detectfaces, принимает имя файла и функции ошибок. Давайте просто распечатаем лица. Вы можете увидеть все классные вещи, которые это дает вам.

[04:04] Если мы запустим это, и я зайду в Твиттер и передам ему фотографию, это будет много интересного. Мы видим возвращение к одному лицу. Это дает нам грубые углы лица, границы головы и лица. Он дает нам границы всех этих признаков, так что 10 лет я просматриваю четырехглавые губы и т. д.

[04:25] Он дает нам, носит ли человек головной убор или нет, размыта ли фотография или недоэкспонирована. Он дает нам эти четыре эмоции — радость, печаль, гнев и удивление.

[04:37] Сейчас мы просто посмотрим на эмоции. Мы собираемся составить список всех эмоций на фотографии и предположим, что на некоторых фотографиях больше одного лица. Мы скажем, что var все эмоции, это пока пустой массив. Мы скажем Faces.forEach(функция(лицо)) и мы собираемся сделать другую функцию, называемую извлечением эмоций лица.

[05:14] Наши четыре эмоции — это радость, гнев, печаль и удивление. Это просто позволит нам отформатировать данные немного по-другому. Он вернет набор всех эмоций, которые содержит это лицо.

[05:35] Мы скажем, что функция returnmotion.filter — эмоция, и если эмоция лица верна, она будет включена в массив. Вернитесь сюда, теперь это массив. Мы скажем, .forEach функция, эмоция, если все эмоции.индекс эмоции отрицательный 1, что означает, что эмоция еще не существует во всех эмоциях, во всех эмоциях.толкать эмоцию.

[06:21] Теперь у нас есть эмоции человека на фотографии. Следующее, что мы сделаем, это опубликуем статус, а для этого потребуются все эмоции, ответ на имя и идентификатор твита. Для нашей функции статуса сообщения мы собираемся сделать обычный bot.post(‘statuses/update’). Нам нужно будет дать ему статус и параметр ответа на статус ID, который будет идентификатором твита, а затем наш обратный вызов.

[07:16] Если есть ошибка, мы ее выведем. В противном случае мы скажем, что бот имеет твит-статус. Нам нужен статус, и если вы помните, все эмоции — это просто набор эмоций. Мы, вероятно, хотим отформатировать его немного по-другому для нашего статуса.

[07:37] Здесь мы скажем var status = format status и создадим функцию, которая принимает массив эмоций и имя экрана для ответа. Здесь, внизу, мы выполним нашу функцию.

[07:55] Наш бот посмотрит на фотографию и скажет «выглядит счастливым», если эмоция радостная, и «выглядит грустной», если эмоция грустная. Для этого нам нужно переформатировать наши эмоции в прилагательные. Давайте напишем var переформатировать эмоции. Радость станет счастливой, гнев станет гневным, удивление станет удивленным, а печаль станет грустной.

[08:21] Ниже мы начнем наш статус, сказав var status = @ плюс имя пользователя, а затем наш бот всегда будет говорить «выглядит плюс эмоции». Здесь тоже можно поставить «ищу». Во-первых, мы проверим, есть ли вообще какие-либо эмоции, посмотрев на все Emotion.length, и если есть эмоции, мы поместим сюда нашу логику.

[08:48] В противном случае наш статус будет статус плюс нейтральный или выглядит нейтральным. Если есть эмоции, мы скажем «все эмоции. forEach эмоция и итератор I», и мы скажем: «Если I равно нулю или если это первая эмоция, статус будет равен статусу плюс переформатированная эмоция».0005

[09:15] В противном случае статус будет равен статусу плюс переформатированная эмоция. Если эмоций несколько, наш бот скажет: «Выглядит счастливым и удивленным!» Это добавит восклицательный знак на удачу.

[09:33] Здесь мы вернем статус. Вот и все. Если мы зайдем в Твиттер и если я отправлю фотографию, мы увидим, что она напечатана. Мы видим, что наш бот ответил. Вы должны знать, что этот API не идеален, и, в частности, ему трудно идентифицировать горе, но он все же открывает массу возможностей для интересных ботов.

Распознавание человеческих эмоций на основе метода взвешенной интеграции с использованием последовательностей изображений и акустических признаков

Введение

В последнее время благодаря технологическому развитию информационного общества быстро популяризировались высокопроизводительные персональные компьютеры. Соответственно, взаимодействие между людьми и компьютерами активно превращается в двунаправленный интерфейс, и необходимо лучшее понимание человеческих эмоций, что могло бы улучшить системы взаимодействия человека и машины [4]. При обработке сигналов распознавание эмоций стало привлекательной темой для исследований [45]. Таким образом, цель этого человеческого интерфейса состоит в том, чтобы точно извлекать и распознавать эмоциональное состояние людей и предоставлять персонализированные медиаданные в соответствии с эмоциональным состоянием пользователя.

Эмоция относится к сознательной психической реакции, субъективно переживаемой как сильное чувство, обычно сопровождающееся физиологическими и поведенческими изменениями в организме [3]. Для распознавания эмоционального состояния пользователя в нескольких исследованиях применялись различные формы ввода, такие как речь, выражение лица, видео, текст и другие [11, 13, 15, 25, 39, 42, 47]. Среди методов, использующих эти входные данные, распознавание эмоций по лицу (FER) за последние десятилетия привлекло значительное внимание. Традиционные подходы FER обычно состоят из трех основных этапов: 1) определение области лица из входного изображения, 2) извлечение черт лица и 3) распознавание эмоций. В традиционных методах наиболее важно извлечь соответствующие эмоциональные черты из изображения лица. Система кодирования мимических действий кодирует движения определенных лицевых мышц, называемых единицами действия, которые отражают отчетливые мгновенные изменения внешнего вида лица [8].

Напротив, подходы FER, основанные на глубоком обучении, уменьшают зависимость между моделями распознавания и методами предварительной обработки, такими как методы извлечения признаков, за счет «сквозного» обучения от выходных до входных изображений. Сверточная нейронная сеть (CNN) — самая популярная модель среди нескольких моделей глубокого обучения. Он сворачивает входные изображения через множество фильтров и автоматически создает карту объектов. Карта признаков объединяется с полносвязными слоями, а эмоциональное выражение распознается как принадлежащее к определенному результату на основе класса [21]. Недавно различные исследования объединили черты лица и модель, основанную на глубоком обучении, для повышения эффективности распознавания выражений лица [24, 38, 46].

Речевой сигнал является одним из самых естественных средств человеческого общения. Он содержит имплицитную паралингвистическую информацию и лингвистическое содержание, включая эмоции, о говорящем. В нескольких исследованиях сообщалось, что просодические особенности, акустические особенности и особенности качества голоса предполагают сравнительно большое эмоциональное значение [28]. Наиболее важной проблемой в системе распознавания речи-эмоций является эффективное параллельное использование извлечения правильных характеристик речевого сигнала и соответствующего механизма классификации. К этим характеристикам относятся высота тона, форманта и энергетические характеристики [23, 33, 41]. Кроме того, функция кепстральных коэффициентов мел-частоты (MFCC) репрезентативно используется во многих исследованиях для распознавания речи и эмоций [26, 37, 39].]. Однако, поскольку явного и детерминированного сопоставления между эмоциональным состоянием и звуковыми характеристиками не существует, распознавание эмоций на основе речи по-прежнему имеет более низкую скорость распознавания, чем другие методы распознавания эмоций, такие как распознавание лиц. Следовательно, сочетание соответствующих звуковых характеристик при распознавании речи и эмоций имеет решающее значение.

Как правило, люди распознают эмоции других людей по речи и выражению лица, такие как радость, печаль, гнев и нейтральность. Согласно предыдущим исследованиям, вербальные компоненты передают одну треть человеческого общения, а невербальные компоненты передают две трети [19]., 29]. Выражение лица представляет собой пример невербальных компонентов. С точки зрения перцептивных и когнитивных наук, когда компьютер определяет человеческие эмоции, естественно, что одновременное использование речевых сигналов и изображений лица может быть полезным для точного и естественного распознавания. Однако, поскольку характеристики методов распознавания эмоций по речевым сигналам и последовательностям изображений различны, объединение двух входных данных по-прежнему является сложной проблемой в области исследований распознавания эмоций.

В этой статье мы предлагаем метод распознавания эмоций путем синхронизации речевых сигналов и последовательностей изображений. Для этого мы проектируем три глубокие сети. Одна из сетей обучается с использованием последовательностей изображений, фокусируясь на изменениях выражения лица. Кроме того, ориентиры лица вводятся в другую сеть для отражения движения лица. Речевые сигналы сначала преобразуются в акустические характеристики, которые используются для ввода другой сети, синхронизируя последовательность изображений. Кроме того, мы представляем новый метод интеграции моделей, который работает лучше, чем другие интегрированные методы. Тест сравнения точности проводится для проверки предлагаемого метода. Результаты показали, что предложенный метод показывает лучшую производительность, чем предыдущие исследования. Таким образом, наш основной вклад в эту статью резюмируется следующим образом:

• Две модели глубокой сети распознают эмоции по изображениям, а одна модель глубокой сети распознает эмоции по речи, чтобы отразить временные представления из двух видов последовательных данных.

• Предлагается метод изучения и классификации двух разных типов данных, изображений и речи, из видеоданных путем их синхронизации.

• Мы представляем взвешенный метод интегрирования для этих трех сетей с различными характеристиками, и достигается улучшение производительности с точки зрения точности.

Этот документ организован следующим образом. Раздел 2 знакомит с исследованиями существующего распознавания эмоций. Раздел 3 объясняет предлагаемый метод распознавания эмоций. Раздел 4 представляет описание и результаты эксперимента, а затем завершается разделом 5.

Связанная работа

Распознавание эмоций по лицу

Исследования FER привлекли большое внимание в последние десятилетия в связи с быстрым развитием методов искусственного интеллекта. Для систем FER было изучено несколько методов, основанных на признаках. Эти подходы обнаруживают область лица на изображении и извлекают из этой области геометрические характеристики или особенности внешнего вида. Геометрические особенности обычно включают взаимосвязь между компонентами лица. Ориентиры лица являются репрезентативными примерами геометрических особенностей [2, 30, 31]. Глобальные особенности области лица или различные типы информации о областях лица извлекаются как признаки внешности [20, 36]. Глобальные фьючерсы обычно включают анализ основных компонентов, гистограмму локальной бинарной модели и другие. Несколько исследований разделили лицевую область на определенные локальные области и выделили специфические черты внешности области [6, 9].]. Среди этих локальных областей в первую очередь определяются важные области, что приводит к повышению точности распознавания. В последние десятилетия, с экстенсивным развитием алгоритмов глубокого обучения, CNN и рекуррентная нейронная сеть (RNN) стали применяться в различных областях компьютерного зрения. В частности, CNN добилась больших результатов в различных исследованиях, таких как распознавание лиц, распознавание объектов и FER [10, 16, 44]. Хотя методы, основанные на глубоком обучении, достигли лучших результатов, чем обычные методы, микровыражения, временные вариации выражений и другие проблемы остаются сложными [21].

Распознавание звуковых эмоций

Речевые сигналы являются одними из самых естественных средств человеческого общения, и их преимущество заключается в простом измерении в реальном времени. Речевые сигналы содержат лингвистическое содержание и имплицитную паралингвистическую информацию, включая эмоции, о говорящих. В отличие от FER, большинство методов распознавания речи и эмоций извлекают акустические признаки, потому что сквозное обучение (т. е. одномерные CNN) не может автоматически извлекать эффективные признаки по сравнению с акустическими признаками. Поэтому ключевое значение имеет сочетание соответствующих аудиофункций. Во многих исследованиях показана корреляция между эмоциональными голосами и акустическими характеристиками [1, 5, 14, 18, 27, 32, 34]. Однако, поскольку явного и детерминированного сопоставления между эмоциональным состоянием и звуковыми характеристиками не существует, распознавание эмоций на основе речи имеет более низкую скорость распознавания, чем другие методы распознавания эмоций, такие как распознавание лиц. По этой причине поиск оптимального набора функций является критической задачей при распознавании речи и эмоций.

Мультимодальное распознавание эмоций

Использование речевых сигналов и изображений лица может быть полезным для точного и естественного распознавания, когда компьютер определяет человеческие эмоции. Для этого информация об эмоциях должна быть соответствующим образом объединена в различных степенях. В большинстве мультимодальных исследований основное внимание уделяется трем стратегиям: комбинированию признаков, объединению решений и конкатенации моделей. Для объединения нескольких входных данных ключевую роль может сыграть технология глубокого обучения, которая применяется в различных областях [7, 22]. Чтобы объединить модели с разными входными данными, достаточно просто использовать конкатенацию моделей. Модели, вводящие различные типы данных, выводят каждый закодированный тензор. Тензоры каждой модели можно соединить с помощью функции конкатенации. Ясюн и др. преобразовывал речевые сигналы в изображения мел-спектрограммы для 2D CNN, чтобы принять изображение в качестве входных данных. Кроме того, они вводят изображение выражения лица в 3D CNN. После объединения двух сетей они использовали сеть глубокого убеждения для крайне нелинейного слияния мультимодальных характеристик эмоций [28]. Слияние решений направлено на обработку категории, полученной каждой моделью, и использование конкретных критериев для повторного различения. Для этого функции softmax различных типов сетей объединяются путем вычисления скалярного произведения с использованием весов, где сумма весов равна 1. Xusheng et al. предложил алгоритм бимодального слияния для реализации распознавания речи и эмоций, в котором оптимально сочетаются как выражения лица, так и речевая информация. Они использовали MFCC для преобразования речевых сигналов в функции и объединили модели CNN и RNN. Они использовали метод объединения взвешенных решений для объединения выражений лица и речевых сигналов [40]. Юнг и др. использовали два типа глубоких сетей — глубокую временную сеть внешности и глубокую временную сеть геометрии — для отражения не только темпоральных черт лица, но и темпоральных геометрических характеристик [17]. Чтобы улучшить производительность своей модели, они представили совместный метод тонкой настройки, объединяющий эти две сети с разными характеристиками путем добавления последних слоев полносвязного слоя сетей после предварительного обучения сетей. Поскольку эти методы в основном используют неглубокий синтез, необходимо разработать более полную модель синтеза [28].

Предлагаемый метод

Предварительная обработка

При создании базы данных видеоэмоций актеры начинают и заканчивают выражать эмоции в соответствии с инструкциями экспериментатора. Поэтому, как показано на рис. 1, базу данных часто делили на три секции — секцию для выражения эмоций актером, секцию для подготовки эмоционального состояния и секцию, завершающую выражение эмоций. По этой причине во многих системах распознавания эмоций возникает необходимость определить, следует ли классифицировать данный речевой сигнал и последовательность изображений как часть действия или часть молчания. Когда неречевые разделы включаются в процесс обучения или тестирования, они могут предоставить ненужную информацию и стать препятствием. Для более точных процессов в этом разделе описывается удаление этих неречевых разделов. Поскольку значение энергии сигнала сегмента речевого сигнала больше, чем у сегмента неречевого сигнала, использовалось значение абсолютного интеграла (IAV), отражающее значение энергии. Значение IAV было рассчитано с использованием уравнения. (1): 9N\влево|X\влево(i\Delta t\вправо)\вправо| $$

(1)

где X — записанный сигнал, Δ t — временной интервал, N — количество выборок, а i — индекс выборки.

Во-первых, вектор признаков IAV должен быть извлечен из интервала сигнала. Затем необходимо рассчитать максимальное и минимальное значения и определить пороговое значение при 10% разнице между этими двумя значениями. Пример определения порога показан на рис. 2.

Рис. 2

Пример определения порога

Полноразмерное изображение

Процесс выбора начальной точки для речевого интервала включает точку, в которой окно больше значения IAV. Если извлеченное значение IAV было меньше порога IAV, определялась конечная точка. Точки были квантованы с использованием уравнений. (2) и (3) так, чтобы речевые сигналы и последовательности изображений были синхронизированы.

$$ Квантование\ \mathrm{значение}= Частота дискретизации\/10 $$

(2)

$$ \left\{\begin{array}{l}\ if\ p= start\po\operatorname{int},\kern1em p= Rounddown\left(p/ Quantization\value\right )\times Quantization\ value\\ {} if\ p= end\ po\operatorname{int},\kern1. 5em p= Roundup\left(p/ Quantization\ value\right)\times Quantization\ value\end{array }\Правильно. $$

(3)

Для сопоставления 30 Гц (33,33 мс) частоты дискретизации последовательности изображений размер окна речевых сигналов составлял 1600 (33,33 мс). Соответственно, для ввода последовательности изображений и речевого сигнала в точку используется одно изображение и 1600 данных речевого сигнала соответственно.

Модель на основе изображений

Чтобы распознавать эмоции по последовательности изображений лица, мы использовали две сети глубокого обучения. Первая сеть фиксирует временные изменения внешнего вида, комбинируя модели CNN и LSTM. Предлагаемые модели CNN и LSTM показаны на рис. 3.

Рис. 3

Структура модели двумерной сверточной нейронной сети и долговременной кратковременной памяти (LSTM) для последовательности изображений лица

Полноразмерное изображение

Как правило, длина последовательностей изображений различается в каждом видео, но длина входных данных глубокой сети обычно фиксирована. Следовательно, длина последовательности изображений должна быть фиксированной. В этом исследовании мы установили временной шаг последовательности изображений равным десяти. Сеть определяет эмоцию каждые 0,3 с. Перед вводом последовательности изображений в сеть все изображения были преобразованы в оттенки серого. Затем лица на входных изображениях были обнаружены, обрезаны и масштабированы до 64 × 64. Общий слой 2D-CNN использовал неподвижные изображения в качестве входных данных. Мы объединили слои CNN и слои LSTM для работы с последовательностями изображений.

Уровни CNN этой сети использовали последовательности изображений в качестве входных данных без разделения весов по оси времени. Таким образом, фильтры играли разные роли в зависимости от времени. Каждое изображение по оси времени было преобразовано в карты объектов через каждый сверточный слой и слой объединения. После свертки изображений все выходные данные прошли через выпрямленные функции активации линейных блоков. Карты объектов были сложены во временном порядке, чтобы они были введены в слои LSTM. Выход слоя LSTM был связан с полностью связанными слоями, а последний слой вывел вероятность каждой эмоции с помощью функции softmax. Для обучения всей сети использовался метод оптимизатора AdaDelta, а для регуляризации применялись методы весового затухания и отсева. 9{(т)} \). Мы объединили нормализованный вектор по временному шагу. Вектор используется в качестве входных данных для сети, как показано на рис. 4.

Рис. 4

Структура глубокой нейронной сети для вектора-ориентира и последний слой определяет вероятность каждой эмоции с помощью функции softmax. Методы отсева используются между каждым полносвязным слоем для регуляризации.

Речевая модель

Поскольку вербальные компоненты передают одну треть человеческого общения, естественно, что одновременное использование речевых сигналов и изображения лица может быть полезным для точного и естественного распознавания. Поэтому мы предлагаем разумную комбинацию функций, которая может повысить эффективность распознавания эмоций с помощью RNN, дополняя FER. В предыдущем распознавании эмоций, объединяющем речевые сигналы и последовательности изображений, во многих исследованиях использовались только признаки MFCC или изображения, преобразованные из мел-спектрограммы [12, 28, 40]. Мы изучили акустические признаки, используемые во многих исследованиях распознавания речи и эмоций, и составили оптимальный набор признаков, проанализировав и объединив взаимосвязь каждого признака. Используются гармонические признаки, отражающие гармонию речи, которые в предыдущих исследованиях применялись в меньшей степени. Во-первых, мы выбрали специализированные функции для распознавания эмоций с помощью индивидуального анализа и нашли оптимальный набор функций путем рекомбинации функций.

Всего было извлечено и использовано в этой статье 43 признака:

• 13 МФЦ;

  11 спектральных областей: спектральный центроид, спектральная полоса пропускания, 7 спектральных контрастов, спектральная плоскостность и спектральный спад;

• 12 цветности: 12-мерные векторы цветности; а также.

  7 гармонических характеристик: негармоничность, 3 тристимула, гармоническая энергия, шумовая энергия и шумность.

Если диапазон значений каждого атрибута данных обучения сильно различается, обучение не будет работать эффективно. Например, если диапазон вектора признаков A составляет от 1 до 1000, диапазон другого вектора признаков B составляет от 1 до 10, а значение A больше, кажется, что он оказывает значительное влияние на нейронную сеть, в то время как B кажется, что это относительно не влияет на сеть. Таким образом, перед процессом обучения необходимо преобразовать каждое значение свойства в один и тот же диапазон, и этот процесс называется «масштабированием признаков». В этом исследовании мы нормализовали признаки, используя метод стандартной оценки, который учитывает диапазон и вариацию значений. Уравнение этого метода масштабирования выглядит следующим образом (2).

$$ x\hbox{‘}=\frac{x-\overline{x}}{\sigma } $$

(6)

где x ^‘ — нормализованный вектор, x — входной вектор, \( \kern0em \overline{x} \) — среднее значение x , а σ — стандартное отклонение x .

После оконной обработки речевых сигналов сигналы преобразуются в акустические признаки, и эти признаки вводятся в слои LSTM. Выход слоя LSTM связан с полностью связанными слоями, а последний слой определяет вероятность каждой эмоции с помощью функции softmax. Вся основанная на речи модель проиллюстрирована на рис. 5. Для регуляризации используются методы весового затухания и отсева.

Рис. 5

Структура модели с акустическими характеристиками из речевых данных

Полноразмерное изображение

Взвешенная совместная точная настройка

В предыдущем исследовании [17] был предложен совместный метод точной настройки, объединяющий две сети. После предварительной подготовки сетей сети использовались повторно. Они объединили две сети, добавив последние слои полностью связанного слоя сетей. Затем линейные полносвязные сети были переобучены, что позволило добиться лучших результатов. В этой статье мы разработали метод интеграции, который взвешивал каждую модель в процессе интеграции. Последние слои были интегрированы с использованием уравнения. (7):

$$ {W}_1{O}_I+{W}_2{O}_L+{W}_3{O}_S $$

(7)

где Вт ₁ , Вт ₂ , and W ₃ are the variables to prioritize the output of each model, and O _I , O _L , and O _S — выходные значения изображения, ориентира и модели на основе речи соответственно. На основании предварительных экспериментов мы установили W ₁ , W ₂ и W ₃ до 2,0,0,0,0,2,0,2 соответственно. Каждая модель была обучена с использованием softmax, а предварительно обученные модели были интегрированы с использованием уравнения. (7). Наконец, интегрированная модель вычисляет вероятности эмоций, используя другую функцию softmax.

Эксперимент и результаты

Аудиовизуальная база данных эмоциональной речи и песен Райерсона.

восемь эмоций, как показано на рис. 6, включая нейтральную, спокойную, счастливую, грустную, сердитую, испуганную, отвращение и удивление. База данных содержит информацию от 24 профессиональных актеров, и у каждого актера есть 60 аудиовизуальных (AV) элементов и 44 элемента песен, всего 104 точки данных. Каждая записанная постановка актера была доступна в трех модальных форматах: AV, только видео и только аудио. Среди них мы использовали данные 24 × 60 × 3 = 4320 AV.

Рис. 6

Примеры из набора данных Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song

Полноразмерное изображение

Для проверки этой базы данных 247 оценщиков оценили подмножество из 7356 файлов. Для надежности еще 72 оценщика предоставили данные повторного тестирования внутри оценщика. Валидация была достигнута путем просьбы оценщиков маркировать выраженную эмоцию. В RAVDESS, в отличие от традиционных методов проверки, для баз данных распознавания лиц точность, интенсивность и подлинность должны быть проверены для измерения эмоций всех представленных стимулов, поскольку орофациальное движение, когда движения связаны с лексическим содержанием, взаимодействует с движениями, связанными с эмоциональным выражением. . Для выбора подходящих стимулов накладывалась оценка «хорошесть». Оценки качества варьировались от 0 до 10 и представляют собой взвешенную сумму средних показателей точности, интенсивности и подлинности. Уравнение было определено таким образом, что стимулам, получившим более высокие показатели точности, интенсивности и подлинности, были присвоены более высокие баллы качества.

Базовые показатели

В этом разделе описываются базовые алгоритмы интеграции моделей.

Модель с несколькими входами

При использовании различных типов входных данных для классификации модели должны быть разработаны таким образом, чтобы каждая модель отражала характеристики данных. Для объединения моделей с разными входными данными использовался слой, который может соединять тензоры. Модели, вводящие различные типы данных, выводят каждый закодированный тензор. Тензоры каждой модели можно соединить с помощью функции конкатенации. Затем окончательные результаты каждой модели были интегрированы путем добавления функции softmax. На рис. 7 показан пример модели с несколькими входами.

Рис. 7

Примеры модели с несколькими входами

Полноразмерное изображение

Конкатенация признаков

CNN. Затем мы объединили карту признаков с признаками из речевых данных, как показано в уравнении. (8).

$$ x=\left\{{f}_1,{f}_2,\dots {f}_m,\dots, {s}_1,{s}_2\dots, {s}_n\right\} $$

(8)

Где f — это карта характеристик лица, а s — характеристика речевых данных. Наконец, эмоции были классифицированы с использованием вектора признаков x в качестве входных данных модели LSTM в упорядоченной по времени последовательности.

Совместная тонкая настройка

Чтобы объединить модели с разными данными, сначала была обучена каждая модель с разными данными. В качестве новых интегрированных моделей использовались только полносвязные слои на этапе классификации до softmax из уже обученных моделей. Значения веса из уже обученных моделей были заморожены, а полносвязные слои из каждой модели были переобучены. Затем интегрированная модель классифицировала эмоции с помощью другого softmax. Функция softmax для обучения в каждой модели использовалась при расчете функции потерь, а при прогнозировании использовалась только функция softmax интегрированной модели.

Результаты

Как упоминалось в разделе 4.1, в этом исследовании для проверки производительности использовались AV-данные из набора данных RAVDESS. Набор данных состоял из восьми эмоций, и мы использовали только эмоциональную речь, за исключением эмоциональных данных песни. В RAVDESS все последовательности начинаются и заканчиваются фрагментом тишины, который был удален при предварительной обработке (раздел 3.1). Кроме того, данные изображения и речи были разделены путем синхронизации друг с другом. Данные обучающей выборки были следующими: данные изображений (10, 64, 64), данные ориентиров (980) и речевые данные (10, 43). Для проверки работоспособности предложенного метода была проведена десятикратная перекрестная проверка (таблица 1).

Таблица 1  Сравнительные результаты для каждого исследования

Полноразмерная таблица

При обучении модели, предложенной в данной статье, с использованием данных изображения и речи методом совместной тонкой настройки, точность составила 86,06%. При обучении модели с использованием комбинации модели с несколькими входами и признаков точность составила 81,93% и 78% соответственно. Модель, обученная с помощью взвешенной совместной тонкой настройки, продемонстрировала наибольший результат — 87,11%. Это также увеличило точность примерно на 2,5% по сравнению с моделью, использующей только данные изображения (84,69%).

Юнг и др. предложил модель распознавания выражений лица по данным изображений, построив две небольшие глубинные сети, дополняющие друг друга [17]. Модель, предложенная Jung et al. показал точность 85,72% в наборе данных RAVDESS. Ван и др. [40], Ма и др. [28] и Хоссейн и др. [12] предложили модели, объединяющие вход модели CNN с данными изображения с входом модели 2D CNN с речевыми данными путем преобразования речевых сигналов в мел-спектрограмму или изображения спектрограммы. Исследования, которые преобразовывали речевые данные в спектрограмму для интеграции изображения и речи, продемонстрировали точность от 75% до 77%. Предложенная модель, объединяющая данные изображения и речи с использованием акустических признаков, дала более высокий результат примерно на 10%, чем другие методы интеграции. Модель с несколькими входами, объединяющая каждую модель с помощью функции конкатенации, проста в использовании, но она может не максимизировать возможности сетей. Мы точно настроили функции softmax предварительно обученных сетей с учетом характеристик каждого входа, чтобы максимизировать возможности сетей. По этой причине предлагаемый метод может давать более точные результаты, чем модель с несколькими входами.

Наконец, в большинстве предыдущих исследований с использованием набора данных RAVDESS использовались только речевые данные путем преобразования речевых данных в акустические характеристики. Они показали точность 64,17% и 74% соответственно. Таким образом, предложенная модель резко повысила точность (87,11%) за счет интеграции данных изображения и речи.

Выводы

Мы представили три сети, чтобы отразить характеристики каждой из входных данных. Одна из сетей была обучена с использованием последовательностей изображений, которые фокусировались на изменениях выражения лица. Кроме того, ориентиры лица были введены в другую сеть для отражения движения лица. Другая сеть использовала в качестве входных данных акустические характеристики речевых данных. Эти три сети были объединены с использованием нового метода интеграции для повышения эффективности распознавания эмоций. Чтобы изучить производительность нашей модели, мы проверили точность распознавания с помощью предыдущих исследований набора данных RAVDESS. Согласно результатам, наша модель достигла наилучшего уровня распознавания по сравнению с исследованиями лица и речи. Кроме того, мы продемонстрировали, что наш метод взвешенной совместной точной настройки показал лучшую производительность, чем другие методы.

Ссылки

1. «>

   Бьорн С., Стефан С., Антон Б., Алессандро В., Клаус С., Фабьен Р., Мохамед С., Феликс В., Флориан Э., Эрик М., Марчелло М., Хьюз С., Анна П., Фабио В., Самуэль K (2013) Interspeech 2013 Вызов вычислительной паралингвистики: социальные сигналы, конфликты, эмоции, аутизм

2. Deepak G, Joonwhoan L (2013) Распознавание выражений лица на основе геометрических признаков в последовательностях изображений с использованием мультикласса AdaBoost и машин опорных векторов. Датчики 13:7714–7734. https://doi.org/10.3390/s130607714

   Артикул Google ученый

3. Домингес-Хименес Дж. А., Кампо-Ландинес К. С., Мартинес-Сантос Дж., Делахос Э. Дж., Контрерас-Ортис С. (2020) Модель машинного обучения для распознавания эмоций по физиологическим сигналам. Biomed Signal Proces 55:101646

   Статья Google ученый

4. Эль Аяди М. , Камель М.С., Каррей Ф. (2011) Обзор распознавания речевых эмоций: особенности, схемы классификации и базы данных. Распознавание образов 44: 572–587. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2010.09.020

   Артикул МАТЕМАТИКА Google ученый

5. Эйбен Ф., Шерер К.Р., Шуллер Б.В. и др. (2016) Женевский минималистический набор акустических параметров (geMAPS) для исследования голоса и аффективных вычислений. IEEE Trans Affect Comput 7: 190–202. https://doi.org/10.1109/TAFFC.2015.2457417

   Статья Google ученый

6. Гимир Д., Чон С., Ли Дж., Парк С.Х. (2017) Распознавание выражения лица на основе особенностей местного региона и методов опорных векторов. Приложение Multimed Tools 76:7803–7821. https://doi.org/10.1007/s11042-016-3418-y

   Артикул Google ученый

7. «>

   Гудфеллоу И., Бенжио Ю., Курвиль А. (2016) Глубокое обучение. Массачусетский технологический институт Пресс. https://www.deeplearningbook.org. По состоянию на 1 марта 2020 г.

8. Hamm J, Kohler CG, Gur RC, Verma R (2011) Автоматизированная система кодирования лицевых движений для динамического анализа выражений лица при психоневрологических расстройствах. J Neurosci Methods 200:237–256

   Статья Google ученый

9. Хэппи С.Л., Джордж А., Рутрей А. (2012) Система классификации выражений лица в реальном времени с использованием локальных бинарных шаблонов. В Proc 4th Int Conf Intell Human Comput Interact 27–29:1–5

10. Hasani B, Mahoor MH (2017) Распознавание выражения лица с использованием усовершенствованных глубоких трехмерных сверточных нейронных сетей. Семинары IEEE Conf Comput Vision по распознаванию образов (CVPRW). https://doi.org/10. 1109/CVPRW.2017.282

11. He J, Li D, Bo S, Yu L (2019) Обнаружение единиц лицевого действия с помощью многослойной объединенной многозадачной сети глубокого обучения с несколькими метками. KSII Trans Internet Inf Syst 7: 5546–5559. https://doi.org/10.3837/tiis.2019.11.015

    Статья Google ученый

12. Хоссейн М.С., Мухаммад Г. (2019) Распознавание эмоций с использованием подхода глубокого обучения на основе больших аудиовизуальных эмоциональных данных. Inf Fusion 49: 69–78. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2018.09.008

    Статья Google ученый

13. Hutto CJ, Eric G (2014) VADER: экономная модель, основанная на правилах, для анализа тональности текста в социальных сетях. Публикации AAAI, Восьмая международная конференция AAAI Блоги Soc Media

14. Илиоу Т., Анагностопулос К. -Н. (2009) Статистическая оценка характеристик речи для распознавания эмоций. В: Цифровые телекоммуникации ICDT’09 4th Int Conf IEEE 121–126

15. Jia X, Li W, Wang Y, Hong S, Su X (2020) Подход к распознаванию единиц действия, основанный на ограничении совпадения единиц действия. KSII Trans Internet Inf Syst 14: 924–942. https://doi.org/10.3837/tiis.2020.03.001

    Статья Google ученый

16. Джозеф Р., Сантош Д., Росс Г., Али Ф. (2015) You Only Look Once: Unified, обнаружение объектов в реальном времени Препринт arXiv: 1506.02640

17. Юнг Х., Ли С., Йим Дж., Парк С. , Ким Дж. (2015) Совместная тонкая настройка глубоких нейронных сетей для распознавания выражений лица. 2015 IEEE Int Conf Comput Vision (ICCV) https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.341

18. Kao YH, Lee LS (2006) Анализ особенностей распознавания эмоций из мандаринской речи с учетом особенностей китайского языка. In: ИнтерСпич

19. Kaulard K, Cunningham DW, Bülthoff HH, Wallraven C (2012) База данных выражений лица MPI — проверенная база данных эмоциональных и разговорных выражений лица. PLoS One 7:e32321.

20. Хан Р.А., Мейер А., Коник Х., Буаказ С. (2013) Платформа для надежного распознавания выражения лица в режиме реального времени для изображений с низким разрешением. Письмо о распознавании образов 34: 1159–1168. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2013.03.022

    Статья Google ученый

21. Ko BC (2018) Краткий обзор распознавания эмоций по лицу на основе визуальной информации. Датчики 18. https://doi.org/10.3390/s18020401

22. LeCun Y, Bengio Y, Hinton G (2015) Глубокое обучение, Nature 521. https://doi.org/10.1038/nature14539

23. Lee C, Lui S, So C (2014)Визуализация изменяющегося во времени совместного развития высоты тона и динамики для распознавания речевых эмоций. J Acoust Soc Am 135: 2422. https://doi.org/10.1121/1.4878044

    Артикул Google ученый

24. Ли С., Дэн В. (2020) Глубокое распознавание выражений лица: опрос. IEEE Trans Affective Comp (ранний доступ). https://doi.org/10.1109/TAFFC.2020.2981446

25. Liu M, Li S, Shan S, Wang R, and Chen X (2014) Глубоко изучаемая модель деформируемых частей лица для анализа динамического выражения. Азиатская конференция по компьютерному зрению (ACCV), 2014 г., 143–157. https://doi.org/10.1007/978-3-319-16817-3_10

26. Lotfian R, Busso C (2019) Учебная программа по распознаванию речевых эмоций от краудсорсинговых лейблов. IEEE/ACM Trans Audio, Speech Lang Processing 4. https://doi.org/10.1109/TASLP.2019.2898816

27. Luengo I, Navas E, Hernáez I, Sánchez J (2005) Автоматическое распознавание эмоций с использованием просодических параметров. В: Interspeech, 493–496

28. Ma Y, Hao Y, Chen M, Chen J, Lu P, Košir A (2019) Слияние аудиовизуальных эмоций (AVEF): глубокий эффективный взвешенный подход. Inf Fusion 46: 184–192. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2018.06.003

    Статья Google ученый

29. Меграбян А (1968) Общение без слов. Psychol Today 2:53–56

    Google ученый

30. Mira J, ByoungChul K, JaeYeal N (2016) Обнаружение ориентиров лица на основе ансамбля локальных взвешенных регрессоров в реальной дорожной ситуации. Распознавание шаблона внутренней конференции 1–6.

31. Mira J, ByoungChul K, Sooyeong K, JaeYeal N (2018) Распознавание ориентиров лица водителя в реальных дорожных ситуациях. IEEE Trans Circuits Syst Video Technol 28: 2753–2767. https://doi.org/10.1109/TCSVT.2017.2769096

    Статья Google ученый

32. «>

    Рао К.С., Коолагуди С.Г., Вемпада Р.Р. (2013) Распознавание эмоций по речи с использованием глобальных и локальных просодических признаков. Int J Speech Technol 16(2):143–160

    Статья Google ученый

33. Шерер К.Р. (2003) Голосовая передача эмоций: обзор исследовательских парадигм. Речь 40: 227–256. https://doi.org/10.1016/S0167-6393(02)00084-5. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167639302000845. По состоянию на 1 марта 2020 г.

34. Шуллер Б., Батлинер А., Стейдл С., Сеппи Д. (2011) Распознавание реалистичных эмоций и аффектов в речи: современное состояние и уроки, извлеченные из первого испытания. Речь 53 (9–10): 1062–1087. https://doi.org/10.1016/j.specom.2011.01.011

    Артикул Google ученый

35. Шакр Ф.А., Дувайри Р., Аль-Айю М. (2019) Распознавание эмоций по речи в зависимости от возраста и пола с использованием иерархических моделей. Procedia Comput Sci 151: 37–44. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.009

    Статья Google ученый

36. Сиддики М.Х., Али Р., Хан А.М., Парк Ю.Т., Ли С. (2015)Распознавание выражения лица человека с использованием пошагового линейного дискриминантного анализа и скрытых условных случайных полей. Процедура передачи изображений IEEE 24: 1386–1398. https://doi.org/10.1109/TIP.2015.2405346

    MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

37. Сун П., Чжэн В. (2018) Обучение передаче подпространства на основе выбора признаков для распознавания речевых эмоций. IEEE Trans Affective Comput (ранний доступ) https://doi.org/10.1109/TAFFC.2018.2800046

38. Sun N, Qi L, Huan R, Liu J, Han G (2019) Глубокое пространственно-временное слияние для лица распознавание выражений на статических изображениях. Распознавание образов 119: 49–61. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2017.10.022

    Статья Google ученый

39. Суэйн М., Рутрей А., Кабисатпати П. (2018) Базы данных, функции и классификаторы для распознавания речевых эмоций: обзор. Int J Speech Technol 21: 93–120. https://doi.org/10.1007/s10772-018-9491-z

    Статья Google ученый

40. Wang X, Chen X, Cao C (2020) Распознавание человеческих эмоций путем оптимального сочетания выражения лица и речи. Общение с изображением процесса обработки сигналов https://doi.org/10.1016/j.image.2020.115831

41. Wu CH, Yeh JF, Chuang ZJ (2009) Восприятие эмоций и распознавание речи, Обработка аффективной информации 93–110. https://doi.org/10.1007/978-1-84800-306-4_6.

42. Xiong X and Fernando DlT (2013) Метод контролируемого спуска и его применение для выравнивания лица. 2013 IEEE Conf Comput Vision and Pattern Recognition (CVPR) https://doi.org/10.1109/CVPR.2013.75

43. Zamil AAA, Hasan S, Baki SJ, Adam J, Zaman I (2019) Обнаружение эмоций по речевым сигналам используя механизм голосования на классифицированных кадрах. 2019Int Conf Robotics, Electr Signal Processing Technol (ICREST) ​​https://doi.org/10.1109/ICREST.2019.8644168

44. Zhang H, Huang B, Tian G (2020) Распознавание выражений лица на основе глубокой свертки, долгосрочный, краткосрочный сети памяти двухканальной взвешенной смеси. Письмо о распознавании образов 131: 128–134. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2019.12.013

    Статья Google ученый

45. Чжан С., Чжан С., Хуан Т., Гао В. (2008) Распознавание речевых эмоций с использованием глубокой сверточной нейронной сети и дискриминантного соответствия временной пирамиды. IEEE Trans Multimed 20: 1576–1590.