Neurodata Lab

История

2020: Первое место в международном конкурсе по бесконтактному определению пульса

10 марта 2020 года российская компания Neurodata Lab сообщила, что заняла первое место в международном конкурсе по бесконтактному определению пульса, организованному в рамках международной конференции CVPR2020.

Neurodata Lab разработала алгоритм, занявший первое место на конкурсе по бесконтактному распознаванию физиологических сигналов (1st Challenge on Remote Physiological Signal Sensing (RePSS)), организованному при CVPR2020 -- ежегодной международной конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов. В 2020 году она проходит в Сиэтле, США, и традиционно привлекает множество исследователей и инженеров, работающих в этой области.

Цель конкурса состояла в определении алгоритма, наиболее точно распознающего среднюю частоту пульса человека по видео, поскольку это является самой фундаментальной проблемой в области бесконтактного распознавания физиологических сигналов. Технологии, способные бесконтактно считывать такие сигналы, востребованы в ряде индустрий - в частности, в здравоохранении, телемедицине, маркетинговых исследованиях, и фитнесе.

Наш алгоритм на основе сверточных нейросетей определяет пульс по 10-секундному фрагменту видео. Особенность поставленной на конкурсе задачи была в том, что люди на видео, у которых надо было определить пульс, разговаривали и могли свободно двигаться в кадре. Также на видео часто было плохое освещение, что усложняло распознавание пульса. Для борьбы с этими трудностями мы выравнивали (стабилизировали) лица на видео, детектировали области рта и глаз и отмечали их как нерелевантные для измерения пульса. Кроме того, к видео были применены частотные фильтры для снижения влияния непериодических изменений освещения и цифрового шума, - рассказали TAdviser представили Neurodata Lab.

В конкурсе приняло участие более 120 команд и индивидуальных участников. Они должны были протестировать точность своих алгоритмов при определении пульса человека по видео. Для этого участники предварительно обучили свои алгоритмы на специальных видеозаписях, предоставленных организаторами, а затем испытали на тестовых данных. Алгоритм, разработанный Neurodata Lab, показал наибольшую точность среди всех участников и наименьшие расхождения с реальными значениями пульса. Результаты анализа были загружены ведущим Data Scientist компании Михаилом Артемьевым под ником Mixanik.

Данные конкурса были достаточно сложными и близкими к реальному применению технологии, поэтому то, что наш алгоритм показал хорошие результаты, демонстрирует, что наша технология будет работать с высокой точностью и в коммерческих приложениях, прокомментировал Михаил

2019: Попадание в тройку лучших продуктов по оценке эмоций в мире

30 сентября 2019 года компания Neurodata Lab сообщила TAdviser, что вошла в тройку компаний в исследовании^[1] британских ученых, которые выяснили сможет ли искусственный интеллект распознать эмоции точнее, чем человек. В топ умных алгоритмов вошли технологии стартапов из США и Нидерландов.

И алгоритмы, и люди должны были определять шесть эмоций по выражению лица: радость, грусть, удивление, злость, страх и отвращение. Разработки тестировали на 938 видеозаписях, которые затем также показывали людям. Часть эмоций на видео была сыгранной, остальные эмоциональные проявления были спонтанными.

Оказалось, что средняя точность распознавания эмоций по лицу человеком не превышает 73%. Для сравнения, средняя точность технологии Neurodata Lab для семи классов эмоций составила 57% (вероятность случайного угадывания для шести эмоциональных классов - около 16%). При этом некоторые алгоритмы распознают радостные и грустные выражения лиц даже лучше или также хорошо, как и люди. Сыгранные эмоции и искусственному интеллекту, и людям было распознать проще, чем спонтанные.

На самом деле в мире не существует `эталонного` выражения той или иной эмоции. Кому-то ваша улыбка покажется радостной, а кто-то примет ее за проявление вежливости. Поэтому даже среди людей есть несогласованность в том, какую эмоцию они видят на видео. Наши технологии показали себя очень хорошо, нам удалось обойти крупные корпорации и компании, которые присутствуют на рынке уже больше 10 лет, комментирует исследование Георгий Плиев, основатель и управляющий партнер компании Neurodata Lab

Алгоритмы для распознавания эмоций и других поведенческих характеристик человека компания использует для анализа клиентского сервиса, массового рекрутмента и цифровой медицины. Neurodata Lab известна своими проектами с робототехнической компанией Promobot, а также продуктами для клиентской аналитики в контактном-центре Росбанка.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.1 т

Помимо анализа эмоций, Neurodata Lab разрабатывает системы для комплексной аналитики данных о человеке. В частности, системы для распознавания сложных когнитивных состояний по видео и аудио, бесконтактные методы определения пульса, дыхания и других физиологических параметров, сбора и анализа аффективных данных.

Примечания