• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Тел.: 8 (495) 772-95-90 * 15-366

E-mail: dekpsy@hse.ru

Фактический адрес: 101000, г. Москва, Армянский пер. 4, корп. 2

Почтовый адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20 (департамент психологии)

 

Руководство

 

Руководитель департамента — Фаликман Мария Вячеславовна

 

Заместитель руководителя департамента — Тюрина Наталья Александровна

 

Заместитель руководителя департамента — Исаева Анастасия Николаевна

Статья
Эффект интерферирующей задачи на разных этапах категориального научения

Котов А. А., Котова Т. Н.

Психологический журнал. 2018. Т. 39. № 1. С. 57-69.

Глава в книге
Эпистемологическая типология форм научного знания в рефлексивной психологии творчества

Семенов И. Н.

В кн.: Психологическое знание: Современное состояние и перспективы развития. М.: Институт психологии РАН, 2018. С. 472-513.

Препринт
Where does attention go when facilitation is absent?
В печати

MacInnes W., Bhatnagar R.

Psychology. PSY. Высшая школа экономики, 2017

Доклад по Affective computing

Мария Константинова    Ольга Перепелкина
В департаменте психологии 18 января 2017 года состоялся доклад Марии Константиновой и Ольги Перепёлкиной (Neurodata Lab) «Affective computing». Докладчики рассказали об этой области исследований в целом и подробнее о своих разработках в области автоматического распознавания эмоций.

Affective computing – это междисциплинарная область, объединяющая представителей когнитивных и социальных наук, в том числе специалистов по психологии эмоций, искусственному интеллекту и обработке естественного языка. Интерес к этой области обусловлен широким спектром перспективных приложений во многих сферах, таких как виртуальная и дополненная реальность, игровая индустрия, биометрия и безопасность, цифровая медицина и т. д. Цель исследований в области affective computing - интеллектуальные системы для обнаружения, распознавания, интерпретации и моделирования человеческих эмоций. Выражение эмоций может осуществляться через различные каналы, включая лицевую экспрессию, движения глаз, вокальные характеристики, кинематику тела, физиологию. Большинство исследований автоматического распознавания эмоций используют лица в качестве стимулов, реже они включают речь и еще реже – жесты. Однако естественные эмоции трудно классифицировать с использованием одного канала, поэтому в последние годы становятся все более распространенными мультимодальные системы.

Докладчики подробно рассказали, как они разрабатывают свою систему автоматического распознавания эмоций, основанную на мультимодальных данных. Выступление вызвало большой интерес у слушателей. Основные вопросы и состоявшаяся дискуссия касались того, как оценить эффективность таких систем, каковы могут быть области их применения на практике и какие этические проблемы могут возникать при автоматическом распознавании эмоций.