Hissiyotlarni aniqlash uchun Multiview Emotion Capture

Hissiyotlarni aniqlash sifatli yozuvdan boshlanadi: sinxronlash, barqaror yorug’lik va qat’iy QC.

Inson hissiyotlarini modellarni o’rgatish uchun yaroqli bo’ladigan tarzda qanday qayd etish kerak?

Hissiyotlarni suratga olishga inson omili katta ta’sir ko’rsatadi. Biz uni aniq konfiguratsiya, doimiy validatsiya va har bir bosqichda sifat nazorati bilan tizimga aylantirib, bashorat qilinadigan natijani ta’minladik.

Image
Soha
Computer Vision
Hamkorlik formati
4 hafta

Vazifa

Mijozga hissiyotlar va mikromimikani aniqlash modellarini o’rgatish uchun yuqori aniqlikdagi video ma’lumotlar to’plami kerak edi.

Har bir ishtirokchi berilgan hissiy stsenariylarni ijro etdi. Yozuv mimika, mikroiboralarni keyingi tahlil qilish hamda nutq va lab harakatini sinxronlashtirish uchun bir vaqtning o’zida uch burchakdan olib borildi.

Loyiha bir nechta muhim jihatlarni o’z ichiga oldi:

  • o’ziga xos multi-kamera konfiguratsiyasini ishlab chiqish
  • kadrma-kadr sinxronlashni ta’minlash
  • uzoq suratga olish sessiyalarida aktyorlar bilan ishlash
  • turli suratga olish davrlarida barqaror vizual sifatni saqlash
  • kengaytiriluvchi pipelineni qurish

Ish jarayonida duch kelishimiz mumkin bo’lgan asosiy xavflar quyidagilar edi:

  • oqimlarning sinxrondan chiqishi va kadrlar yo’qolishi
  • beqaror yoritish
  • ishtirokchilarning jismoniy charchashi
  • yaltiroqlar, okklyuziyalar va yetarli hissiy ifodadorlik yo’qligi sababli yuqori yaroqsizlik foizi
  • loyiha boshida qabul qilish mezonlarining noaniq bo’lishi

Yechim

Texnik arxitektura

Bir qator testlardan so’ng barqaror konfiguratsiya joriy etildi:

  • 4K 60 FPS formatda yozuv oladigan uchta professional mobil kamera
  • bir vaqtda ishga tushirish va yozuvni nazorat qilish uchun markazlashgan boshqaruv tizimi
  • monitoring va sinxronlashtirish uchun alohida hub qurilmasi

Konfiguratsiya kadrma-kadr aniqlikni ta’minladi va video oqimlarning beqarorligi muammosini bartaraf etdi.

Studiya jarayonini optimallashtirish

Turli xil lokatsiya formatlari sinovdan o’tkazildi:

  • professional ovoz yozish studiyalari
  • moslashtirilgan koworkinglar
  • o’zimizning qayta jihozlangan studiyamiz

Aktyorlarni validatsiya qilish

Chetlanishlarni minimallashtirish uchun ko’p bosqichli tekshiruv tizimi joriy etildi:

  • asosiy hissiyotlar bilan dastlabki self-record
  • fikr-mulohaza bilan onlayn sessiya
  • suratga olishga ruxsat berishdan oldin mijoz bilan birgalikda baholash

Bunday yondashuv yaroqsizlik foizini kamaytirish va hissiy ifodadorlik darajasi bo’yicha kutilmalarni sinxronlashtirish imkonini berdi.

Sifat nazorati

QC jarayoni ko’plab bosqichlarni o’z ichiga oldi:

  • yuzning ko’rinishi va okklyuziyalar yo’qligini tekshirish
  • yaltiroqlar va yorug’lik artefaktlarini nazorat qilish
  • uchala burchakning sinxronlashuvini ta’minlash
  • hissiy reaktsiyalarning amplituda va tayminini baholash
  • fayllarni nomlash va metama’lumotlarni birlashtrish

Validatsiya har bir suratga olish bloki tugagandan keyin 2-3 kun davom etdi.

Ish jadvali

1-hafta — Setupni loyihalash, jihozlarni sinov qilish, stsenariylarni kelishish

2-hafta — Pilot suratga olish, texnik kalibrlash, qabul qilish mezonlarini aniqlashtirish

3-hafta — Asosiy yozuv bosqichi, har kungi texnik nazorat4-hafta — Yakuniy validatsiya, ma’lumotlar to’plamini tizimlashtirish, buyurtmachiga topshirish

Natija

  • 47 ta to’liq sessiya — real ishlab chiqarish jarayonida yozib olindi
  • Barqaror multi-kamera tizimi — yozuv tizimi ishlab chiqildi
  • Kadrma-kadr sinxronlash — kadrlar yo’qolishisiz ta’minlandi
  • Rad etilgan ma’lumotlar foizi sezilarli darajada kamaytirildi
  • Kengaytiriluvchi pipeline — takrorlanuvchi suratga olish tsikllari uchun qurildi

Bizning holatlarimiz

Image

Chakana savdoda tovarlarni klassifikatsiya qilish uchun rasmlarni annotatsiya qilish

Tokchada tovarlarni aniqlash shunchaki rasmlarni klassifikatsiya qilish emas, balki daromadni boshqarishning muhim vositasidir. Biz xarajatlarni kamaytirish va real vaqt rejimidagi model uchun toza ma'lumotlar to'plamini tayyorlash imkonini beruvchi annotatsiya metodologiyasini ishlab chiqdik.
Learn more
Image

Platforma xavfsizligi uchun xabarlarni filtrlash

Auditoriya o'sishi har doim zaharli va taqiqlangan kontent hajmini oshiradi. Kuniga millionlab dialogda qo'lda nazorat boshqarilishi mumkin bo'lmay qoladi. Biz klassifikatsiya tizimini qurib chiqdik va filtrlashni bashorat qilinadigan va kengaytiriluvchi qilgan ma'lumotlar to'plamini tayyorladik.
Learn more
Image

LegalTech platformasi uchun yuridik hujjatlarni annotatsiya qilish

Yuridik til murakkab, o'zgaruvchan va xatolarga sezgir. Biz talqinlar izchilligini ta'minlaydigan va huquqiy ob'ektlarni ajratib olish modellari uchun ishonchli o'quv ma'lumotlar to'plamini shakllantiradigan annotatsiya tizimini ishlab chiqdik.
Learn more
Image

Moliya sektori uchun audio transkripsiyasi

Moliyaviy qo'ng'iroqlar maksimal aniqlikni talab qiladi. Biz har bir fragment tizimli jarayon va ko'p bosqichli sifat nazoratidan o'tadigan kengaytiriluvchi audio annotatsiya tizimini yaratdik.
Learn more
Image

Qurol aniqlash uchun ma’lumotlar yig’ish va belgilash

Noyob vazifalar uchun tayyor ma'lumotlar to'plamlari mavjud bo'lmaganda, ularni noldan yaratish talab etiladi. Biz shahar muhitida qurolni aniqlash tizimi uchun video ma'lumotlarni yig'ish va belgilashni tashkil qildik hamda 99% aniqlik darajasiga erishdik.
Learn more
Image

Yangiliklar portali uchun sharhlarni moderatsiya qilish

Yangilik rezonans qo'zg'atganda, sharhlar xavf zonasiga aylanadi. Biz kuniga o'n minglab xabarlarni qayta ishlagan, so'z erkinligi va platformani himoya qilish o'rtasidagi muvozanatni saqlab qolgan 40 moderatordan iborat operatsion modelni yaratdik.
Learn more
Image

Onlayn chat qo’llab-quvvatlashni noldan ishga tushirish

B2B qo'llab-quvvatlash bir vaqtning o'zida aniqlik va tezlikni talab qiladi. Biz chat xizmatini ikki hafta ichida ishga tushirdik va ikki oy ichida jarayonni bashorat qilinadigan, o'lchanadigan natijalarga yetkazdik.
Learn more
Image

Hissiyotlarni aniqlash uchun Multiview Emotion Capture

Hissiyotlarni aniqlash algoritm bilan emas, balki yozuv sifati bilan boshlanadi. Biz kadrma-kadr sinxronlash, barqaror yorug'lik va qat'iy QC orqali hissiy reaktsiyalarni buzilishlarsiz qayd etish imkonini beruvchi jarayonni qurib chiqdik.
Learn more

Ma'lumotlarni yig'ish loyihasini boshlashga tayyormisiz?