Учёные из Санкт-Петербурга разработали нейросеть, способную автоматически распознавать эмоциональное состояние человека по данным электроэнцефалограммы (ЭЭГ) мозга. Эта технология может найти применение в цифровых помощниках для мониторинга психоэмоционального состояния в реальном времени, сообщает ТАСС.
В основе метода лежит обучение нейронной сети на записях мозговой активности с целью классификации позитивных, негативных и нейтральных эмоциональных реакций с высокими показателями достоверности. В перспективе технология может быть внедрена в системы неинвазивного мониторинга психофизиологического состояния, что особенно актуально для персонала, ответственного за безопасность критически важных объектов.
Актуальность разработки обусловлена необходимостью контроля эмоциональной стабильности сотрудников в транспортной, промышленной и оборонной отраслях для предотвращения внештатных ситуаций. Новая технология, в отличие от распространённых методов анализа видеозаписей мимики, зависящих от освещения или культурных различий, опирается на непосредственные сигналы мозга, что повышает её надёжность.
Обучение модели проводилось на двух обширных базах данных ЭЭГ, содержащих информацию о мозговой активности более 130 человек. Для проверки эффективности ученые дополнительно записали ЭЭГ и видео еще 16 участников с помощью носимых устройств. Они отметили, что индивидуальные особенности активности мозга оказывают влияние на точность распознавания, которая в испытаниях достигала 70-80% в зависимости от конкретного испытуемого.
