CC BY
73
2. Игнатущенко В. В., Подшивалова И. Ю. Динамическое управление надежным выполнением параллельных вычислительных процессов для систем реального времени // Автоматика и телемеханика. 1999. № 6. С. 142-157.
3. Елисеев В. В., Игнатущенко В. В. Проблема надежного выполнения сложных наборов задач в управляющих параллельных вычислительных системах // Проблемы управления. 2006. № 6. С. 6-18.
4. Елисеев В. В., Игнатущенко В. В., Подшивалова И. Ю. Оценка отказоустойчивости управляющих параллельных вычислительных систем: новый подход // Автоматика и телемеханика. 2007. № 6. С. 166-185.
5. Исаева Н. А. Логический синтез процедур резервирования взаимосвязанных программных модулей в параллельных вычислительных системах // Труды XXXV Междунар. Конф. «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе» (1Т+8Б’08), -Украина, Гурзуф, Май. 2008. С. 64-68.
6. Игнатущенко В. В., Исаева Н. А. Резервирование взаимосвязанных программных модулей для управляющих параллельных вычислительных систем: организация, оценка отказоустойчивости, формализованное описание // Автоматика и телемеханика, 2008. №10. С. 142-161.
7. Исаева Н. А. Резервирование взаимосвязанных программных модулей для управления вычислительными процессами в параллельных вычислительных системах // Труды XXXVI Междунар. Конф. «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе» (1Т+8Б’09), Украина, Гурзуф, Май. 2009. С. 53-58.
8. Игнатущенко В. В., Исаева Н. А. Интеллектуальное динамическое управление параллельными резервированными взаимосвязанными задачами со случайными временами их выполнения в управляющих параллельных вычислительных системах // Труды пятой международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления» (РАСО’2010). - М.: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - 2010. - С. 643-651.
9. Подшивалова И. Ю. Оценка различных методов асинхронного резервирования взаимозависимых параллельных задач для управляющих параллельных вычислительных систем // Труды пятой международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления» (РАСО’2010). - М.: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2010. С. 981-988.
10. Исаева Н. А., Королев С. С. Синхронное резервирование взаимозависимых параллельных задач для управляющих параллельных вычислительных систем: формализованное описание, оценка отказоустойчивости // Надежность. 2009. № 1. С. 3-26.
11. Игнатущенко В. В., Милков М. Л., Сидоров А. В. Многоверсионное резервирование взаимозависимых параллельных задач для управляющих параллельных вычислительных систем: формализованное описание, оценка отказоустойчивости // Надежность. 2009. №4. С. 44-61.
УДК 004.81:159.942.52
РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭМОЦИЙ И ВОЗМОЖНЫЕ СФЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ
А. В. Заболеева-Зотова, д. т. н., профессор, профессор кафедры «САПРиПК» Тел.:(8442) 24-81-08, e-mail: [email protected] Ю. А. Орлова, к. т. н., к. п. н., доцент кафедры «САПРиПК»
Тел.: (8442) 248 108, e-mail: [email protected] В. Л. Розалиев, к. т. н., доцент кафедры «САПРиПК»
Тел.: (8442) 248 108, e-mail: [email protected]
А. С. Бобков, магистрант кафедры «САПРиПК»
Тел.: (8442) 24-81-08, e-mail: [email protected] ВолгГТУ http://www.vstu.ru
The paper describes the recognition of human emotional reactions. Briefly discussed possible areas of application systems in various areas of life. Consider the first-prospects of further increasing the system's functionality.
В статье описана система распознаваний эмоциональных реакций человека. Кратко рассмотрены
возможные сферы применение системы в различных областях жизнедеятельности. Рассмотрены перспективы дальнейшего наращивания функционала системы.
Ключевые слова: распознавание эмоциональных реакций, контроль состояния, речь человека.
Keywords: recognition of emotional reactions, condition monitoring, human speech.
Разработки компании Ugobe, Machine Perception, NeuroSky, Vibralmage, Sound Intelligence, TruMedia, FaceReader, Federal Express, лабораторий ERIC, Affective Computing Research, Массачусетского технологического университета (MIT), институт Фраунхофера, университеты Женевы и Токио, Microsoft, Apple, Sony показывают, что на сегодняшний момент не существует системы, полностью реализующей анализ всех средств передачи эмоциональных реакций. Анализ систем определения эмоциональных реакций и обзор внедряемых перспективных технологий взаимодействия «человек-машина, количество проводимых исследований и объемы финансирования показывают, что данное направление стремительно движется вперед и разрабатываемая система актуальна и востребована. Эмоции человека влияют на когнитивные процессы, в том числе на процесс принятия решения о совершении каких-либо действий, поэтому такие системы приобретают все большее значение.
Человек каждую секунду испытывает эмоциональные реакции. Какие это реакции - положительные, отрицательные - не имеет значения, важно то, что мозг человека в каждый момент времени вырабатывает определенные гормоны, заставляющие человеческое тело двигаться, говорить, писать определенным образом. Что такое эмоциональная реакция сказать никто не может, одни ученые утверждают, что это только продукт физиологических процессов, другие, что физиологические процессы - следствие эмоций. Но в данном исследовании нам не важна причинно-следственная связь, важно то, что человек не способен скрыть происходящую эмоциональную реакцию. Конечно, всегда возможно так завуалировать происходящее внутри, что никто не догадается, но полностью скрыть истинные эмоции практически не возможно. Всем известный полиграф является одним из средств, к которому прибегают когда необходимо узнать правду, и считается, что полиграф не возможно обмануть, по крайне мере неподготовленному человеку. Но полиграф определяет правду и ложь довольно относительно. Правда - это то, что истинно для человека, а поверить можно во все что угодно. А ложь - попытка скрыть то, что ты помнишь и знаешь. Таким образом, остается возможность обмануть полиграф, да и применение его сильно ограничено лабораторными условиями. Значит необходимо разрабатывать системы, способные определять отношение объекта к чему-либо независимо от места проведения испытаний, независимо от того, знает объект о проводимых испытаниях или нет, независимо от каких-либо внешних влияний. Безусловно, это идеальный вариант, и он в ближайшем будущем вряд ли
Модуль получения сигнала и Модуль распознавания Модуль слежения за
шумоотчистки рукописного текста действиями человека и
Рис. 1. Архитектура системы определения эмоциональных реакций человека
появится, но приблизится к идеалу возможно. Разрабатываемый продукт должен оказать значительное влияние на обеспечение безопасности в общественных местах. Выявление террористов в толпе - вот то, что необходимо для обеспечения спокойствия и безопасности граждан. Однако
не только террор является угрозой, обычный человек, сидящий перед экраном монитора, может принести большие разрушения. Если только этот человек находится в диспетчерском центре управления полетов, или контролирует работу атомного реактора, или ... Контроль состояния человека, определение малейших отклонений от нормального поведения - вот те сферы, где необходимо применять программно инструментальные средства.
Рассмотрим обобщенную архитектуру системы определения эмоциональных реакций (рис. 1). В ее состав входят уже разработанные блоки, так и разрабатываемые. На вход системы подается видеосигнал, звуковой сигнал и образцы рукописного текста. На выходе оператору системы сообщается об эмоциональном состоянии исследуемых людей.
Основная работа над системой сейчас направлена на создание подсистемы работы с телом человека. Рассмотрим разрабатываемую подсистему подробно. Входом в подсистему служит распознанное движение в формате ЬуЬ, а также данные, необходимые для подготовки к эксплуатации. Эти данные включают в себя информацию о характерных позах и телодвижениях. Выход - информация о распознанных эмоциональных реакциях. Первоначально распознанное движение поступает на вход подсистемы предобработки данных. Здесь данные фильтруются, выделяются блоки данных, которые описывают статические и динамические зоны тела (рис. 2).
После подсистемы предобработки данных разделенные блоки отдельно обрабатываются соответствующими подсистемами: анализа поз и телодвижений. Информация, полученная после анализа, соединяется и формируется общий результат в подсистеме сопоставления результатов. Затем данные дополняются экспертными знаниями, которые хранятся в базах данных характерных поз, телодвижений и поступают на выход пользователю. Также в системе представлены два файловых хранилища, в которых располагаются файлы, необходимые для обучения подсистем анализа. На основе них формируются обучающие выборки.
Рассмотрим области, где применение разработки может быть полезно и необходимо. Такими областями являются: контроль общественных мест для противодействия противоправным и экстремистским действиям; контроль поступающих звонков в службы доверия, экстренные службы (выявление излишне эмоциональных звонков); криминалистическая экспертиза - отсев фонограмм, содержащих излишне эмоциональную речь; отслеживание переживаний при снятии денег с банкомата, кассы; контроль состояния водителей; контроль сотрудников аэропортов, атомных станций и других важных объектов для недопущения к работе людей с неустойчивым эмоциональным состоянием; контроль действий сотрудников для предотвращения неврозов, депрессивных состояний; применение в играх, например в играх, разрабатываемых министерством обороны, для повышения реалистичности происходящих действий; замена полиграфа.
Контроль общественных мест может осуществляться на основе возможности получения информации от одного из модулей системы, так, если получение видео картинки сильно ограничено, на помощь должны придти данные от звукозаписывающих устройств. Так, повышение громкости речи или наличие в речи определенного набора слов могут показать эмоциональные реакции говорящих и обратить внимание оператора на них. И наоборот, если получение звука сильно ограничено из-за сильной зашумленности, то основу работы системы должны обеспечивать видеокамеры. Анализируя язык жестов, походку и телодвижения человека, система распознавания эмоциональных реакций может помочь в поимке преступников, а также быть полезной в борьбе с терроризмом, и применяться в медицинских целях.
Конечно же есть и трудности. Изображения людей, передвигающихся в толпе, непросто изолировать, чтобы получить достаточно исходных данных для анализа, а при перемещении людей в направлениях, отличных от перпендикуляра к оптической оси камеры, полезная информация об их походке частично теряется. Однако можно использовать систему при пропуске людей через узкий проход поодиночке, к примеру, если поток людей движется через пост паспортного или таможенного контроля в аэропорту.
Рис. 2. Векторная модель тела человека формата ЬуИ
Но при этом возникает еще одна проблема - проблема понимания, что такое нормальное поведение. Количество возможных вариантов «нормального» поведения столь велико, что сложно провести грань между допустимым и недопустимым, и потому не исключается риск подвергнуть обыскам и допросам ни в чем неповинных людей. Однако, даже, если автоматика самостоятельно подает сигнал тревоги, окончательное решение должно оставаться за людьми. А это позволит избежать многих проблем, по крайней мере, на ранних этапах.
Жизнь стремительно информатизируется и внедрение систем контроля эмоциональности не только по голосу, но и по видеоряду, передаваемому по сетям 30 или через Интернет (т.е. без существенных задержек и в хорошем качестве) позволит внедрять системы, способные контролировать жизнь общества, выявляя агрессию, злость, депрессивные состояния.
Литература
1. Розалиев В. Л. Предпосылки, возможности, перспективы создания автоматизированной системы распознавания эмоциональности речи / В. Л. Розалиев // Известия ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст. / Волгоград: ВолгГТУ, 2008. Вып.4. №2. С. 58-61.
2. Розалиев В. Л. Моделирование эмоционального состояния человека на основе гибридных методов / В.Л. Розалиев, А.В. Заболеева-Зотова // Программные продукты и системы: международный науч.-практ. журнал. -Тверь, 2010. Вып.2 (90). С. 141-146.
3. Заболеева-Зотова А. В. Автоматизация семантического анализа документации технического задания / А. В. Заболеева-Зотова, Ю. А. Орлова // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2008. № 9. С. 26-34.
4. Заболеева-Зотова А. В. Атрибутная грамматика формального документа "Техническое задание" / А.В. Заболеева-Зотова, Ю.А. Орлова // Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст. -Волгоград: ВолгГТУ, 2008. Вып. 4. № 2. С. 39-43.
5. Заболеева-Зотова А. В. Моделирование лексического анализа текста технического задания / А.В. Заболеева-Зотова, Ю.А. Орлова // Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст. -Волгоград: ВолгГТУ, 2007. Вып. 2. №2. С. 39-42.
6. Розалиев В. Л. Применение нейронных сетей и грануляции при построении автоматизированной системы определения эмоциональных реакций человека / В.Л. Розалиев, А. С. Бобков, О. С. Федоров // Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст. -Волгоград: ВолгГТУ, 2010. Вып. 9. № 11. С. 63-68.
АБДУКЦИЯ В КОНЦЕПТУАЛЬНОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ, КОГНИТИВНОМ МОДЕЛИРОВАНИИ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ ДАННЫХ
В. А. Камаев, д. т. н., профессор, зав. кафедрой Тел.: (8442) 248 100, email: [email protected] М.В. Щербаков, к. т. н., доцент кафедры Тел. (8442) 248 100, email: [email protected] кафедра Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования (САПР и ПК)
Волгоградский государственный технический университет (ВолгГТУ)
www.vstu.ru
The process of implementation the abduction in conceptual design, cognitive modeling and data mining analysis is represented in this paper. The following examples are given: the formation of the new demand for the creation of technical systems, searching for new physical principles of technical systems, cognitive modeling of electricity in the region, data mining in domain of region’s energy consumption.
Описан процесс использования абдукции в концептуальном проектировании, когнитивном моделировании, интеллектуальном анализе данных. Приведены примеры: формирования новых потребностей при
