Картинки эмоций человека: красивые картинки (100 фото) • Прикольные картинки и позитив

распознаем эмоции человека в кадре / Хабр

Нейросети и машинное обучение — перспективная отрасль IT, с каждым годом ML-технологии все глубже проникают в разные сферы, включая бизнес, медицину, науку. Понимая все это, я решил выбрать направление машинного обучения в качестве своей профессии. Меня зовут Артем Раздьяконов, я студент курса “Data Scientist PRO” в Skillbox.

Но сегодня хотел бы рассказать не о своей учебе, а о первом крупном проекте — системе распознавания эмоций. Сразу скажу, что это статья для таких же начинающих, как и я сам. Возможно, кто-то из новичков найдет что-то полезное для себя. Ну а если у профи будут советы — то я только рад. Задавайте в комментариях вопросы, постараюсь на все ответить. Ну а пока — поехали!

Да, кстати, я решил создать именно систему распознавания эмоций, а не что-то другое, поскольку мне было интересно в ходе проекта как бы объединить человека и машину. Идея создания алгоритма, который способен детектировать лица в кадре и определять эмоции людей, показалась подходящей для первого серьезного проекта.  

Процесс подготовки данных

На первом этапе я подготовил необходимый для нейросети набор данных. Он включал 9 папок, в каждой из которых находился мой снимок, демонстрирующий какую-либо эмоцию. Количество фотографий каждого класса составило около 6000 изображений, выборка сбалансированная. Кроме того, в архив test_kaggle входило 5000 снимков совершенно разных эмоций, то есть изображения не были маркированы каким-либо классом. Общее количество снимков для тренировки — 40000. Для валидации — 10000.

Немного расскажу о процессе подготовки изображений. Я выбрал такой сценарий работы: данные загружались из Google Drive в локальное хранилище блокнота Colab.  После этого создавался генератор с указанием валидационной выборки. Затем — параметры для аугментации данных. Поскольку данные изначально были отсортированы по папкам каждого класса, использовался метод flow_from_directory.

Выбор архитектуры моделей

Это один из важнейших этапов. Изначально я решил создать простую сверточную сеть с использованием EarlyStopping и ReduceLROnPlateau во избежание переобучения. Итоговая модель вышла на плато при значениях accuracy на валидации в ~0,45.

Отмечу, что старался максимально использовать существующие наработки. Помню, мой преподаватель, Алексей Мастов, говорил, что для классификации в боевых условиях проще всего использовать архитектуры из зоопарка моделей. Другими словами, велосипед в данном случае изобретать не обязательно; лучше взять готовые решения.

Архитектуру я выбирал при помощи статьи «Image Classification Using Pre-trained models». Решил выбрать три архитектуры: MobileNet V2, VGG19 и ResNet50. Главные критерии при выборе — небольшое время инференса и доступность.

Обучение модели

В случае использования этих трех архитектур обучение реализуется при помощи  transfer learning и fine-tuning. Первый касается лишь выходного слоя, который может меняться в соответствии с конкретной задачей. Второй же предполагает обучение либо всех, либо значительной части слоев модели.

Архитектура любой сверточной нейронной сети (а я в своей работе использую именно такую сеть) сконструирована так, чтобы она могла находить и “учить” важные признаки из данных с помощью конволюций или свёрток. Вот интересная ссылка на исследование группы ученых, где наглядно показано, что “видят” нейронные сети. Демонстрация реализована путём визуализации активаций их фильтров на разных слоях. Поначалу фильтры слоев обучаются различать границы или текстуры. По мере продвижения от слоя к слою появляются различия в паттернах, частях объектов, а на финишной прямой — видны и отдельные объекты.

Признаки, которые архитектуры вычленили из ImageNet, отличаются от потенциальных признаков нашего кейса. Так как, скажем, разница между классами «жираф» и «кружка» гораздо больше, чем между эмоциями «радость» и «нейтральное поведение». Дело том, что в первом случае различие между классами может быть заметно уже на этапе границ, а во втором — только на этапе отдельных объектов. У жирафа очень длинная шея и есть 4 ноги, а кружка просто имеет форму цилиндра с ручкой. В свою очередь весёлое и грустное лицо отличаются характерными мимическими признаками, которые проявляются в зависимости от настроения человека. Соответственно, нам необходимо заново обучить все слои, чтобы сеть определила новые признаки. 

Именно поэтому я решил тренировать все слои моделей. Тренировка проводилась на базе GPU. Три модели показали следующие значения Accuracy на валидации: VGG19 0.51, ResNet50 0.49 и MobileNet V2 0.46 (кстати, дополнительную информацию о моделях можно получить при сканировании QR-кода).  

Я выбрал VGG19 для работы, изучив инференс. Получилось 58-66 мс на 1 кадр против максимально допустимых 33 мс. Для того чтобы ускорить процесс, доведя результат до нормы, я применил пакет TensorRT с собственным «инференс-движком», который относительно недавно был встроен непосредственно в библиотеку TensorFlow. После подобной модификации модели скорость инференса приблизилась к значениям 5-10 мс на 1 кадр.

Ну а потом дело за малым — нужно сформировать файл для отправки на Kagglе, после чего — скачать архив с тестовыми изображениями, прогнать их все через модель, получить предсказания и отформатировать их. Да, есть важный нюанс — форматировать требуется в алфавитном порядке. Так, индекс «0» соответствует названию эмоции, которая идёт раньше всех. Итоговый файл .csv должен был включать строчки вида «название фотографии», эмоция. 

Детектируем эмоцию в кадре

Для того, чтобы решить эту задачу, нужно сначала научить нейросеть находить лицо. Проблема в том, что в кадр попадает вовсе не обрезанное изображение, вроде тех что содержались в базе для обучения. Для этого я решил применить детектор из OpenCV. После детекции лица результат отправляется на вход в сеть, а затем над bounding box выводится классифицированная эмоция.

Что в итоге?

С использованием разработанной модели классификации эмоций была создана система детектирования 9 состояний. Для удобства я создал как чисто скриптовую версию, так и версию с исполняемым файлом. Для этого я использовал пакет auto-py-to-exe.

Да, в скрипте я контролирую то, каким образом прописан путь к моделям. Это нужно для того, чтобы корректно отработал auto-py-to-exe в процессе создания исполнения файла, а также на тот случай, если кто-то решит запустить сам скрипт у себя на ПК.

Познакомиться с проектом, скачать его и потестировать возможности можно по ссылке. Ну а вот ссылка на курс “Data Scientist PRO” в Skillbox.

Эмоции на английском: 200+ слов с переводом

25 января 2022

8 мин. читать

Содержание статьи:

• Колесо эмоций от Lindsay Braman
• Базовая лексика: эмоции по-английски
• Про эмоции не английском — средний уровень
• Продвинутая лексика на тему эмоций
• Состояние или эмоция на английском
• Упражнение для закрепления

Сегодня мы дадим вам лексику на тему эмоций. На момент публикации это самая исчерпывающая подборка в интернете. Мы проверили. Даже если у вас высокий уровень, вы наверняка найдете здесь для себя новые слова.

Колесо эмоций от Lindsay Braman

Терапевт и психолог-педагог из США по имени Lindsay Braman составила колесо Emotion Sensation Feeling Wheel, которое должно помочь людям идентифицировать свои эмоции. Часто человеку сложно выразить свои эмоции словами из-за банального неумения разобраться в собственных чувствах. Когда предлагается выбрать из списка слов, становится намного проще.

Изначально это колесо никак не относилось к изучению английского, но мы его возьмем в качестве учебного материала.

Ближе к центру на колесе расположены базовые эмоции:

• Fear – страх
• Anger – злость 
• Disgust – отвращение
• Sad – грусть
• Happy – счастье
• Surprise – удивление

Далее, чем дальше от центра, тем более тонкие оттенки эмоций и чувств.

Все эти слова, и даже больше, вы найдете в этой подборке. Для удобства мы их разбили по уровням сложности.

Подсказка: Если вы хотите найти слово из колеса в статье, воспользуйтесь поиском по странице. На десктопе это можно сделать, нажав Ctrl + F.

Еще подсказка: Если вы зарегистрированы на сайте, любое слово можно выделить и сохранить себе на изучение в персональный словарь, чтобы позже попрактиковать их в бесплатных онлайн-тренажерах EnglishDom.

Читай также

Геймификация как средство повышения мотивации

Базовая лексика: эмоции по-английски

• Angry – злой | Anger – злость
• Annoyed – раздраженный
• Bored – скучающий
• Boring – скучный
• Calm – спокойный
• Careful – заботливый | Care – забота
• Confused – недоумевающий
• Confident – уверенный
• Dangerous – опасный
• Depressed – подавленный | Depression – депрессия
• Disappointed – расстроенный
• Distant – отстраненный
• Dreamy – мечтательный | Daydreaming – мечтательность
• Empty – опустошенный
• Energetic – энергичный | Energy – энергия
• Excited – взволнованный | Excity – возбуждение
• Glad – рад
• Hateful – ненавистный | Hate – ненависть
  
• Happy – счастливый | Happiness – счастье
• Hungry – голодный | Hunger – голод
• Hurt – раненый
• Hostile – враждебный
• Hopeful – полный надежд | Hope – надежда
• Ignored – игнорируемый
• Interested – заинтересованный
• Isolated – изолированный
• Joyful – радостный | Joy – радость
• Lovely – прекрасный
• Loving – любящий
• Lucky – везучий | Luck – везение
• Mad – безумный | Madness – безумие
• Normal – обычный
• Open – открытый
• Optimistic – оптимистично-настроенный | Optimism – оптимизм
• Peaceful – умиротворенный
• Pessimistic – пессимистично-настроенный | Pessimism – пессимизм
• Pleased – довольный
• Powerful – сильный | Power – сила
• Powerless – лишенный сил
• Proud – гордый
• Sad – грустный | Sadness – грусть
• Scared – испуганный
• Shocked – шокированный | Shock – шок
• Shy – стеснительный | Shyness – застенчивость
• Sleepy – сонный
• Sorry – огорченный
• Sorrowful – опечаленный | Sorrow – печаль
• Surprised – удивленный | Surprise – удивление
• Tired – уставший | Tiredness – усталость
• Thoughtful – задумавшийся | Thoughts – мысли
• Unhappy – несчастливый
• Unpleasant – неприятный
• Upset – расстроенный
• Victimized – ставший жертвой | Victim – жертва
• Vulnerable – уязвимый
• Worried – тревожный | Worry – беспокойство

Сохранить набор Emotions I

Про эмоции не английском — средний уровень

• Abandoned – брошенный 
• Accepted – принятый
• Aggressive – агрессивный | Aggression – агрессия
• Ashamed – пристыженный
• Amazed – пораженный 
• Amused – обожаемый
• Anxious – тревожный
• Apathetic – апатичный | Apathy – апатия
• Astonished – изумленный
• Cheerful – жизнерадостный | Cheer – радость
• Cheerless – безрадостный
• Composed – невозмутимый | Equanimity невозмутимость
• Contented – довольный
• Critical – критичный
• Delightful – восхищенный | Delight – восторг
• Despair – отчаяние
• Despondent – отчаявшийся
• Devastated – потрясенный
• Devoted – преданный | Devotion – преданность
• Disapproval – неодобрение
• Dismayed – встревоженный
• Disrespected – неуважаемый
• Distressed – расстроенный
• Disturbing – тревожный
• Disillusioned – разочарованный
• Doubtful – сомневающийся | Doubt – сомнение
• Embarrassed – смущенный| Embarrassment – смущение
• Excellent – отличный
• Exhausted – измученный | Exhaustion – истощение
• Fearful – страшный | Fear – страх
• Frighted – напуганный
• Fulfilled – удовлетворенный выполненной задачей
• Guilty – виноватый
• Hateful – ненавистный | Hate – ненависть
• Heartbroken – с разбитым сердцем
• Hurt – обиженный
• Humiliated – униженный
• Hysterical – истерический | Hysteria – истерия
• Important – важный
• Inquisitive – любознательный
• Inspired – вдохновленный | Inspire to learn – вдохновляем выучить
• Intimate – близкий
• Irritated – раздраженный
• Jealous – завистливый | Envy – зависть
• Liberated – освобожденный | Liberty – свобода
• Lonely – одинокий | Loneliness – одиночество
• Lovey-dovey – влюбленный
• Merry – веселый
• Moved – растроганный
• Offended – оскорблённый
• Perplexed – озадаченный
• Provoked – спровоцированный
• Provocative – провоцирующий
• Passionate – страстный | Passion – страсть
• Remorseful – раскаявшийся
• Respected – уважаемый | Respect – уважение
• Ridiculed – осмеянный
• Sarcastic – язвительный | Sarcasm – сарказм
• Satisfied – удовлетворенный
• Scared – испуганный
• Sensitive – чувствительный | Sense – чувство
• Skeptical – скептически настроенный
• Suspicious – подозрительный
• Terrible – ужасный
• Terrified – напуганный
• Thirsty – испытывающий жажду | Thirst – жажда
• Threatened – чувствующий угрозу
• Touching – трогательный
• Violated – подвергнутый насилию
• Withdrawn – ушедший в себя
• Worth – ценный
• Worthless – обесцененный

Сохранить набор Emotions II

Продвинутая лексика на тему эмоций

• Abominable – противный | Disgust – отвращение
• Affectionate – любящий | Love – любовь
• Agitated – взволнованный
• Alienated – отчужденный
• Angst-ridden – охваченный страхом | Fear – страх
• Appalled – испуганный
• Arrogant – высокомерный
• Astir – возбужденный
• Aversion – отвращение
• Avoidance – избегающий
• Awe – трепещущий
• Awed – благоговейный
• Awful – ужасный 
• Dejected – удрученный | Dejection – уныние
• Detestable – отвратительный
• Disgusting – отвратительный
• Dispassionate – бесстрастный
• Eager – жаждущий
• Elated – ликующий
• Enraged – разъяренный
• Ecstatic – восторженный
• Faithful – верный | Faith – доверие
• Fuming – яростный 
• Furious – взбешенный | Fury – ярость
• Giggly – хихикающий
• Haggard – изможденный | Depletion – изнемождение
• Hesitant – нерешительный
• High-spirited – в хорошем настроении
• Inadequate – неадекватный
• Indifferent – безразличный | Indifference – безразличие
• Inferior – подчиненный
• Infuriated – взбешенный
• Infuriated – разъяренный
• Insane – обезумевший
• Insecure – неуверенный
• Insignificant – ничтожный
• Insulting – оскорбительный
• Irascible – вспыльчивый | Irascibility – вспыльчивость
• Judgmental – осуждающий
• Loathing – ненависть
• Low-spirited – подавленный
• Malevolent – недоброжелательный
• Malignant – зловредный
• Mirthful – радостный
• Nonchalant – безразличный
• Obnoxious – неприятный | Aversion – отвращение
• Odious – гнусный
• Overwhelmed – перегруженный
• Peevish – сварливый
• Rejected – отвергнутый
• Repugnant – отвратительный
• Repulsive – омерзительный | Distaste – неприязнь
• Resentful – обиженный
• Revolted – восставший
• Revulsion – отвращение
• Spiteful – злобный | Malice – злоба
• Startled – пораженный
• Stuffed – объевшийся
• Stunned – ошеломленный | Stun – ошеломление
• Submissive – покорный
• Woozy – одурманенный

Сохранить набор Emotions III

Состояние или эмоция на английском

Вы наверняка обратили внимание, что некоторые эмоции в списках продублированы. Например, sad (грустный) и sadness (грусть). Первое в этом случае является состоянием и прилагательным, а второе — эмоцией и существительным. Как отличить одно от другого в английском языке?

Вот список свойственных для существительных окончаний: – -tion, -ity, -er, -ness, -ism, -ment, -ant, -ship, -age, -ery и другие.

Это не значит, что у всех существительных будет одно из этих окончаний. Окончание может быть другим, а еще его может не быть вовсе. Но наличие такого окончания будет явно указывать на часть речи. Например: devotion (преданность), embarrassment (смущение) и так далее.

А вот типичные окончания прилагательных: -able, -ible, -ic, -ive, -full, -less и другие.

Опять же, не все прилагательные можно так легко вычислить. У слова sad, например, окончания вовсе нет. Зато у многих других есть. Например: abominable (противный), cheerless (безрадостный), repulsive (омерзительный) и другие. Часто у прилагательных можно встретить окончание -ed. Это означает, что они образованы от совершенного0 глагола, и по сути являются причастиями. Например: tired (уставший), amazed (пораженный).

Более подробно обо всем этом читайте здесь:

Окончания в английском языке
Суффиксы и приставки в английском языке

Читай также

Все, в чем вы сомневались: общие советы для международных экзаменов по английскому

Упражнение для закрепления

Сейчас мы вам предлагаем посмотреть на картинку с изображением людей и описать, какие эмоции они испытывают. Может показаться, что мы от английского резко перешли к психологии, но нет. Мы не будем делать выводы о вашем психологическом состоянии. Это просто тест для закрепления темы.

Опишите эмоции на английском, чтобы попрактиковаться в применении новой лексики в реальной ситуации. Можете сделать это для себя, в голове или вслух, а можете написать в комментариях. Мы просматриваем все комментарии, и вас обязательно похвалим. Дерзайте!

Кстати, у нас в EnglishDom есть специальный тест на определение уровня английского. Вот там уже можно получить более-менее объективную оценку. А еще лучше записаться на бесплатный пробный урок с преподавателем по видеосвязи. Это вообще идеальный вариант.

Читайте также: Описание внешности человека на английском

EnglishDom #вдохновляемвыучить

Автор

Denis

Рейтинг статьи:

Спасибо, твой голос учтен

8 100+ эмоций Бесплатные стоковые фото

Безопасный поиск Включать: РФ-ЛЛ Всеобщее достояние

• Эмоции

• Эмоции

• Эмоции в реке

• Управление эмоциями

• Губы

• Отрицательные эмоции Аннотация

• Девушка с длинными темными волосами позирует на стуле в черных джинсах без майки

• Красочная маска

• Ветеран эмоций

• Персонаж креветки с разными эмоциями

• Портрет счастливой старшей пары дома.

  Старший мужчина выражает свои эмоции и целует свою жену

• За гранью эмоций

• Эмоции мальчика на белом фоне

• Модный яркий мужчина в наушниках в стиле ретро Проявление эмоций радости, жесты руками Пространство для текста

• Эмоции

• Головной портрет бедного мальчика. голова во мешковине. Эмоции.

• Путешественник с рюкзаком, наслаждающийся прекрасным видом на горы

• Эмоции

• Положительные эмоции

• Эмоции

• Крупный план позитивного мальчика, улыбающегося тебе

• Эмоции

• Человеческие эмоции

• СМС.

  Эмоции

• Две лучшие подруги играют со снегом. Зимний отдых на свежем воздухе, положительные эмоции, радость и счастье

• Портрет восторженной брюнетки, находящейся дома

• Конструктор персонажей. Европейский бизнесмен

• Грустный человек с разбитым сердцем.

• Периодическая таблица человеческих эмоций, векторная иллюстрация

• Плачущая женщина, эмоции горя

• Образ жизни. Сияющая счастливая женщина с вьющимися золотыми волосами улыбается. Положительные эмоции

• Набор сладких эмоций ко Дню Святого Валентина

• Кролики

• Человек в маске, выражающий разные эмоции

• Эмоции ребенка

• Детские эмоции

• Эмоции

• Эмоции

• Эмоции

• эмоции в белом

• Эмоции

• Эмоции маленькой девочки

• Эмоции

• Вырезанная из бумаги голова с зелеными листьями и цветами.

  Психическое здоровье, Эмоциональное благополучие, Довольные эмоции, Забота о себе, Психология, Зеленый

• Набор мультяшных эмоций для вашего дизайна

• Косоглазый мужчина со странным выражением лица на розовом

• Эмоции мальчика

• Отрицательные эмоции

• Забавный призрак

• Счастливая девочка

• Портрет счастливого молодого человека в маске, выражающего разные эмоции

• Женские эмоции

• Красное сердце

• Эмоции сиамской кошки

• Эмоции хорошего мальчика

• Эмоции

• Любящая дочь с потными волосами играет со своей мамой, Лежа на подушках Уход, Утешение, Измученная мать, Идиллия, Эмоции

• Женщина в маске, выражающая разные эмоции

• Эмоции

• Человеческие эмоции

• Отрицательные эмоции

• Ее сладкие эмоции

Загрузить изображения

Pictures Move People More than Words

Фото собаки: iStock/annaia

Все мы слышали, что картинка стоит тысячи слов. Правда ли это? Хотя новое исследование Калифорнийского университета в Сан-Диего не претендует на количественную оценку того, сколько слов на самом деле стоит картинка, оно показывает, что одна-единственная картинка способна повлиять на людей, изменив их поведение, а одно слово — нет. Даже едва видимая картинка, промелькнувшая на экране всего 10 миллисекунд, кажется, способна изменить поведение.

Исследование, проведенное Петром Винкельманом, профессором психологии отделения социальных наук Калифорнийского университета в Сан-Диего, опубликовано в журнале Frontiers in Psychology с открытым доступом. Винкельман считает, что это первая статья, в которой сравнивается поведенческое влияние изображений и слов.

Винкельман более десяти лет изучает влияние эмоций на поведение. В предыдущем исследовании Винкельман и его коллеги сообщили, что демонстрация кратких изображений счастливых лиц жаждущим людям заставляла их сразу после этого пить больше загадочного напитка, в то время как изображения хмурых лиц заставляли их пить меньше. Примечательно, что участники не осознавали изменения своего эмоционального состояния. В этом новом исследовании исследователи расширили сферу своих тестов не только на лица, но и на другие изображения и слова.

Социальный психолог Калифорнийского университета в Сан-Диего Петр Винкельман

«Мы хотели сравнить два основных вида эмоциональных стимулов, с которыми люди сталкиваются в своей повседневной жизни: слова и изображения, в том числе эмоциональные лица и вызывающие воспоминания образы объектов», — сказал Винкельман. «Мы также проверили, имеет ли значение, предъявляются ли эти стимулы очень кратко или в течение более длительного периода времени».

В ходе двух разных экспериментов исследователи попросили 50 студентов бакалавриата классифицировать объекты, лица или слова на экране компьютера. Показывая серию эмоционально нейтральных изображений в быстрой последовательности, исследователи включали короткие вспышки лиц, изображений или слов, которые были либо положительными, либо отрицательными. После выполнения задания исследователи давали неизвестный напиток (на самом деле лимонно-лаймовый Kool-Aid, смешанный с водой и сахаром) и позволяли участникам пить столько, сколько они хотели.

В первом эксперименте сравнивали влияние слов, которые были оценены как эмоционально положительные, такие как «панда», или эмоционально отрицательные, такие как «нож», с эффектом счастливого и злого выражения лица. Второй сравнивал эффект эмоциональных слов с изображениями эмоционально заряженных объектов, таких как пистолет или милая собачка.

Как и в предыдущих исследованиях, участники выпивали больше, увидев счастливые лица, чем после того, как увидели злые лица. Участники также выпивали больше после того, как увидели положительные объекты, чем после того, как увидели отрицательные. Напротив, положительные слова не увеличивали потребление.

«Мы обнаружили, что эмоциональные изображения объектов изменяли количество выпитого участниками, при этом «положительные» объекты увеличивали потребление, а «отрицательные» уменьшали», — говорит Винкельман. «Но людей не поколебали эмоциональные слова, которые были каким-то образом бессильны — даже несмотря на то, что слова оценивались как столь же эмоциональные, как и изображения».

Удивительно, но почти невидимые изображения, показанные всего 10 миллисекунд, произвели тот же эффект, что и отчетливо заметные изображения, показанные в течение 200 миллисекунд.

«В нашем эксперименте продолжительность эмоционального сигнала не имела значения для его способности влиять на потребление», — сказал Винкельман. «Это перекликается с некоторыми предыдущими исследованиями, однако нам нужны более веские доказательства, чтобы с уверенностью утверждать, что мимолетные образы работают так же, как и более заметные образы в изменении поведения».

Также, что интересно, люди не сообщали о каких-либо других ощущениях. Они не думали, что их настроение изменилось, даже если изменилось их поведение.

Почему изображения сильнее слов? Чтобы это выяснить, необходимы дальнейшие исследования.