באַשרייַבן ווי מאַשין לערנען קענען זיין געוויינט צו דעטעקט ימאָושאַנז אין פאָטאָס.
מאַשין לערנען קענען ווערן גענוצט צו דעטעקט ימאָושאַנז אין פאָטאָס דורך ניצן פאַסיאַל דערקענונג און עמאָציע אַנאַליסיס טעקניקס. דאָס ינוואַלווז טריינינג אַ מאַשין לערנען אַלגערידאַם מיט גרויס דאַטאַסעץ פון בילדער וואָס האָבן שוין לייבאַלד מיט די קאָראַספּאַנדינג ימאָושאַנז, אַזאַ ווי גליק, ומעט, כּעס, מורא, יבערראַשן און עקל. דער אַלגערידאַם דעמאָלט אַנאַליזעס די בילדער צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז און קאַנעקשאַנז צווישן וויזשאַוואַל קיוז און עמאָציאָנעל שטאַטן. איינער פון די מערסט פּראָסט וועגן צו דעטעקט ימאָושאַנז אין פאָטאָס איז דורך די נוצן פון קאָנוואָלוטיאָנאַל נעוראַל נעטוואָרקס (CNNs), אַ טיפּ פון טיף לערנען אַלגערידאַם וואָס קענען אויטאָמאַטיש לערנען און עקסטראַקט פיישאַל פֿעיִקייטן. די פֿעיִקייטן אַרייַננעמען די שטעלע און פאָרעם פון די מויל, אויגן, ייבראַוז און נאָז, ווי געזונט ווי די רינגקאַלז און שורות אויף די פּנים. אַמאָל די פֿעיִקייטן זענען יקסטראַקטיד, די אַלגערידאַם קענען פאַרגלייַכן זיי צו די טריינד דאַטן צו פאָרויסזאָגן די מערסט מסתּמא עמאָציע אין די פאָטאָ. אין אַדישאַן צו פאַסיאַל פֿעיִקייטן, מאַשין לערנען אַלגערידאַמז קענען אויך נעמען אין חשבון אנדערע וויזשאַוואַל קיוז אַזאַ ווי גוף האַלטנ זיך און דזשעסטשערז, ווי געזונט ווי די פארבן און לייטינג אין די פאָטאָ צו מאַכן מער פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן פון די ימאָושאַנז וואָס זענען געוויזן. קוילעלדיק, מאַשין לערנען גיט אַן עפעקטיוו און עפעקטיוו וועג צו דעטעקט ימאָושאַנז אין פאָטאָס, דורך אַנאַלייזינג פּאַטערנז אין וויזשאַוואַל דאַטן צו צושטעלן פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן פון עמאָציאָנעל שטאַטן.