Автореферат
кваліфікаційної роботи магістра

«Розробка спеціалізованої
комп'ютерної системи визначення
темпераменту по фізіономічним
характеристиками обличчя»

 

Вступ

В даний час існують різні і суттєво відрізняються варіанти класифікації міміки [1]. Причому, незважаючи на безліч праць на цю тему, до цих пір відсутнє визначення емоції або емоційного стану. Дана робота присвячена технологіям, що розглядає емоційний стан людини з фізичної точки зору і оперують фізичними величинами і математичними обчисленнями для характеристики емоційного стану. Відомі фізіологічні і технічні характеристики моделі емоційного стану розроблені раніше [4, 5]. Певною проблемою існуючих моделей та алгоритмів визначення емоцій є відсутність взаємозв'язку між загальними підходами до характеристики емоційного стану та приватними варіантами обчислення окремих емоцій. Також відомо безліч робіт, які дозволяють оцінювати емоційний стан людини по локальній лицьовій міміці за допомогою обробки відеоінформації [6, 7], однак, ці біометричні технології ідентифікації засновані не на загальній теорії емоцій, а, швидше, на незалежно проведених дослідженнях і експериментах.

Актуальність

Актуальність моєї роботи полягає в тому, що оцінюючи якості особистості, можна виявити схильності і спроможності людини до професії. Немає необхідності говорити, що працівник виконує свою справу незрівнянно краще і більше задоволений своєю працею, якщо він захоплений своєю професією і має певні здібності та навички. Дії фахівця з відбору персоналу спрямовані на досягнення цілком конкретної мети - забезпечення нормального функціонування фірми або відділу установи, створення професійної атмосфери в колективі, нормалізація міжособистісних відносин. Тобто співробітники відділу кадрів повинні так сказати бачити в людині особистість, а значить бути чудовим психологом здатним з першого погляду зрозуміти яким ця людина є насправді. Погодьтеся не кожен співробітник володіє такими якостями, тому я вважаю за доцільне створення системи здатної розпізнати темперамент людини і тим самим допомогти співробітникам кадрових агентств і відділів зробити правильний вибір на що надається професії. Метою моєї роботи є визначення темпераменту а відповідно і схильності в роботі по обличчю людини.

Цілі і задачі системи

Розроблювальна СКС створюється для забезпечення:

1. визначення темпераменту нового співробітника;
2. виявлення схильності до того чи іншого виду робіт;
3. можливість прийняття рішення про надання роботи данному потенційному співробітнику;
4. швидкого доступу до будь-якого співробітника з відображенням повної інформації про нього;
5. відбору співробітників за зовнішніми даними (за зростом, кольором волосся, очей);
6. прискорення та поліпшення роботи офіс-менеджера.

 

Спеціалізована комп'ютерна система повинна автоматизувати:

1. збір інформації про співробітників;
2. пошук співробітника по заданим критеріям;
3. створення звітів про виконану роботу;

 

Передбачувана наукова новизна

Спеціалізована комп'ютерна система, що розробляється буде принципово відрізнятися від створених раніше тому що буде:

1. аналізувати зображення обличчя людини, приймаючи рішення про тип темпераменту по морфології типів, запропонованої І. Куликовим [8];
2. зіставляти темперамент отриманий по зображенню з результатами психологічного тесту для визначення темпераменту;
3. давати рекомендації про вид робіт, що підходить по темпераменту даному співробітнику.

 

Практична цінність

Розроблюваний програмний продукт автоматизує процес визначення темпераменту у новоприбулого співробітника кадрового агентства, аналізуючи фотознімок його особи, виявить схильності до типу виконуваної роботи, забезпечить швидкий доступ до будь-якого співробітника, зменшить витрати часу та праці офіс-менеджера, тим самим підвищивши його працездатність.

Аналіз існуючих розробок

На даний момент в Інституті психології при Академії наук України йде процес створення комп'ютерної експертної системи, яка призначена виконувати експертні функції визначення емоційних станів пред'явленого зображення обличчя. Зображення вводиться в комп'ютер як цифровий фотопортрет, під яким мається на увазі фотографія особи однієї людини в фас. На першому етапі підсистема повинна вміти розрізняти експресію особи, а на другому, використовуючи її вихідні дані, інша підсистема визначає емоційний стан людини. Розробка підсистеми базується на створенні експертної системи, що керується знаннями і має модульну структуру.

Для побудови бази знань системи - ядра експертної системи, що описує експресії обличчя і дозволяє визначати емоційні стани за мімікою, був використаний метод подачі знань, заснований на фреймах. Кожній емоції відповідає окремий фрейм, і всі вони мають схожу структуру. Ці фрейми містять такі слоти:

1. Слот з назвою емоції;

2. Слот з посиланням на відповідний вузол гіпертексту з роз'ясненням;

3. Слоти з правилами, за якими можна визначити відповідну емоцію.

Другий слот пов'язаний з фактичними знаннями, а слоти з правилами - з процедурними, з їх допомогою система може виконувати експертні функції. Для вироблення правил, за якими можна визначати які завгодно емоції, була обрана система опису експресії особи, створена П. Екманом і У. Фрізеном FACS (Fасiа1 Асtion Соding Sуstem) [6].

Рисунок 1 - Емоційні стани людини (анімація, кількість кадрів (6), кількість циклів повторення (5), об'ем в Кб (96);

У розроблювану систему увійшли фрейми, відповідних таким емоційним станiв: радість, здивування, гнів, відраза, презирство, страх, печаль. Кожен з них містить унікальний набір правил, записаних як коди FACS. Кожному правилу відповідає коефіцієнт "впевненість", що визначає, наскільки точно це правило відповідає даній емоції. Кожній емоції і окремим одиницям дії FACS відповідає булева змінна, яка показує, присутній у даному правилі це дія чи ні. Тоді, наприклад, визначення гніву відповідає запис виду:

                                            (1)

Ця запис відповідає продукційні формі подачі знань і може бути прочитана так: якщо "діють тільки 10A і 17с та 23 і 24B або діють тільки ... або діють лише 4 і 7Е і 10B і 50, або діють тільки ...", то "гнів". Подібним чином можна описати всі емоції або будь-які інші психічні стани.

Складність полягає в перетворенні зображення фотопортрета на код FACS. Найбільш цікавий, зручний і перспективний спосіб введення - введення безпосередньо фото людини, ця досить складна задача відноситься до класу задач автоматичного розпізнавання візуальних зображень, зокрема обличчя людини. У нашому випадку основна складність полягає в тому, що необхідно розпізнати експресію особи з зображеннями різних людей незалежно від зміни ракурсу, масштабу та умов освітлення в момент зйомки, а також від різних змін, пов'язаних з віком, зачіскою і т.д.

Для вирішення цього завдання був використаний синергетичний підхід. На відміну від спеціальних наук, синергетика досліджує загальні закономірності розвитку систем різної природи. Зображення в комп'ютері описуються масивом так званих точок, які зберігають коди квітів відповідної точки екрана монітора. Кожному пікселю приписується якесь певне значення сірості Vj. Таким чином зображення являє собою вектор

                                                                 (2)

із сукупністю значень сірого. Безліч зображень складає безліч векторів Vk, при цьому по кожному відповідає індекс k = 1, ... ... M..

Це ті образи, які ми збираємося розпізнавати. Синергетичний підхід обгрунтовує зв'язок між розпізнаванням образів і формуванням структур, якими керують так звані параметри порядку. Розпізнавання зображення є не що інше, як формування образу прототипу. Формування для запам'ятовування образу прототипу призводить до появи нового параметра порядку, згодом несе відповідальність за впізнавання-прояв цього образу, тобто за утворення структури. Замість великої кількості факторів (компоненти вектора зображення), від яких залежать різні стани системи (вихідні значення), синергетика розглядає нечисленні параметри порядку, від яких залежать компоненти вектора стану системи і які, у свою чергу, впливають на параметри порядку. Перехід від розгляду компонентів вектора стану системи до меншого числа параметрів впорядкованого стану системи визначає один з основних принципів синергетики - принцип підпорядкування (підпорядкування компонентів вектора стану параметрами порядку).

У синергетичному комп'ютері використовують формулу:

 ,                                                            (3)

де  - параметр порядку, що належить прототипу Vk, w (t) - залишковий член, що згодом наближається до нуля.

Таким чином, розпізнавання зводиться до конкуренції мод, в результаті якої всі моди, крім деякої k-й, прагнуть до нульового значення, а пропонований образ q (0) при  прагне до Vk0. Vk0 є відгуком системи на пред'явлену зображення.

Як видно з вищевикладеного, навчання-налаштування системи зводиться до формування і запам'ятовування образів-прототипів Vk або V+k. Це можна здійснити якщо скористатися потенційної функцією виду:

                                            (4)

Як бачимо, з такого подання потенційна функція залежить тільки від параметрів порядку. Для розпізнавання потенціал W повинен бути мінімізований динамікою градієнта вектора q, а вектори-прототипи при цьому вважаються фіксованими. (детальніше про метод див. Использование системы кодировки лицевых экспрессий в задачах распознавания темперамента человека по изображению лица)

Апробація

Система перебуває на стадії розробки і ще не була протестована.

Висновок

Повернемося до психологічного аспекту: В. І. Куликовим розроблена сучасна морфологія типів темпераменту, яка може бути використана у візуальній психодіагностику [8]. Т.ч. для визначення типу темпераменту, а згодом і схильності до виконуваної роботи необхідно проаналізувати зображення обличчя людини і виділити основні об'єкти:

1. Брови;
2. Очі;
3. Ніс;
4. Щоки;
5. Губи;
6. Підборіддя.

і з їх допомогою визначити приналежність до типу темпераменту.

Незважаючи на відому умовність взаємозв'язку особливостей темпераменту і деяких морфологічних ознак зовнішнього вигляду людини, сучасні дослідження все ж підтверджують можливість «впізнавання» тих чи інших темпераментів за рисами обличчя їх власників. Система FACS є інноваційною і гнучкою, отже можуть бути вироблені правила і створені фрейми, здатні розпізнати темперамент як стаціонарне прояв міміки.

 

Список літератури

1. Изард И. Эмоции человека – Москва, 1980. – 189 с.
2. Анохин П. К. Психология эмоций – Москва, 1984. – 220 с.
3. П. В. Симонов. Мозг: эмоции, потребности, поведение.// Избранные труды, том 1. Изд. Наука, 2004. – 340 с.
4. Н. А. Бернштейн. Физиология движений и активность. М.: Наука, 1990. – 140 с.
5. Чарльз Дарвин. О выражении эмоций у человека и животных. Изд. Питер, 2001. – 120 с.
6. Пол Экман. Психология лжи. Изд. Питер, 2003. – 175 с.
7. Irfan A. Essa and Alex P. Pentland. Facial Expression Recognition using a Dynamic Model and Motion Energy. M.I.T Media Laboratory Perceptual Computing Section Technical Report No. 307, International Conference on Computer Vision ’95, Cambridge, MA, June 20-23, 1995.
8. Г.В.Щекин Визуальная психодиагностика: познание людей по их внешнему облику. М., 1992.
9. Ekman P., Friesen W. A new pan-cultural facial expression of emotion. Motivation & Emotion. 1986. Jun. V10 (n2): 159–168.
10. Распознавание человека по изображению лица и нейросетевые методы [Електронний ресурс] / Д. Брилюк, В. Старовойтов - Режим доступа к статье: http://www.masters.donntu.ru/2008/kita/baglikov/library/4.htm
11. Хакен Г. Принципы работы головного мозга: Синергетический подход к активности мозга, поведению и когнитивной деятельности. – М.: ПЕР СЭ, 2001. – 351 с.

 

Примiтка

При написанні цього автореферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення: 1 грудня 2011. Повний текст роботи та матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.