Язык тела и эмоции

Движения тела человека могут дать представление о его намерениях, чувствах и душевном состоянии, поэтому ученые активно разрабатывают компьютерные системы для отслеживания движений. До сих пор для этого использовали видеоролики эмоциональных действий, например размахивания руками. Однако для надежных выводов этого обычно недостаточно. Исследования эмоций требуют методологии, которая позволит извлекать уверенные следствия из записанной видеоинформации.

Международная исследовательская группа под руководством Джулии Кристенсен (Julia Christensen) из Института эмпирической эстетики Макса Планка во Франкфурте-на-Майне создала научные методы и программное обеспечение для измерения различных формальных характеристик движения, выражающего эмоции. Ученые привлекли к участию профессиональную танцовщицу, которая в своих миниатюрах выражала такие эмоции, как гнев, умиротворение, страх, счастье, грусть и пр. На ней был надет костюм, оснащенный в общей сложности 17 чувствительными датчиками.

Они позволили извлекать 12 параметров движения, важность которых по отдельности известна из предыдущих исследований. Это перемещение, скорость и ускорение частей тела, углы и угловые скорости, положение центра масс и пр. Серию танцевальных эпизодов сняли на камеру и таким образом собрали 32 набора статистических данных. По мере необходимости исследователи вычисляли средние и максимальные значения, а также отклонения всех параметров.

Данные применили для обучения специализированного алгоритма ИИ. Ученые сообщают, что теперь их программу можно использовать для анализа эмоций у артистов и обычных людей. Программное обеспечение на языке Python также пригодится для исследований по экспериментальной психологии, нейронаукам и компьютерному зрению. Оно будет полезно и при визуальном анализе информации массмедиа.

Программа находится в свободном доступе на агрегаторах Zenodo и GitHub. Там представлены вычислительная структура, подробные инструкции, наборы данных, оценки независимых наблюдателей и компьютерный код для извлечения характеристик движения. Этот комплект облегчает создание новых наборов данных. Ученые сообщают, что с небольшими изменениями их ИИ можно адаптировать к разным системам захвата сложных последовательностей движения. Статья об исследовании вышла в журнале Behavior Research Methods.