Метод наблюдение за эмоциями

Как наблюдение за эмоциями помогает мне справиться с гневом и беспокойством

«Спокойствие разума может служить убежищем даже при сильном волнении», —
Стивен Ричардс.

Однажды ночью моя четырехлетняя дочь проснулась в слезах, разбудив меня и мужа, который сразу же помчался в ее комнату. Я последовала за ним, наблюдая за его попытками успокоить ребенка. Признаю это сейчас: даже не помню, что он делал, но в тот момент знала, что на его месте сделала бы все по-другому, и это заставило меня почувствовать себя раздраженной и злой.

Я пошла в ванную. Пока сидела там, вспомнила кое-какие советы для обретения спокойствия и повышения внимательности: наблюдать за собой и описывать эмоции и все происходящее в своем теле, как если бы я рассказывал врачу о симптомах какого-либо заболевания.

Я просто отмечала все, что происходило внутри меня, как если бы была сторонним человеком, наблюдающим за собой. Описала, что ощущала себя взволнованной, и что источник волнения заключался в животе. Описала, что ощущала гнев, как нечто горячее и колючее, и как он сжимает мою грудь.

Затем произошло самое удивительное: гнев полностью исчез. Я была поражена.

Обычно я подавляла негативные эмоции с помощью позитивных мыслей, либо пыталась просто уговорить себя отпустить ситуацию. На это требовалось определенное время. Но то, что я испытала в ванной, было нечто другое. Все произошло очень быстро и легко.

Я была действительно поражена этим опытом, и через неделю попыталась проделать нечто похожее во время вечерней медитации. В тот вечер чувствовала себя очень грустно, мной овладело мизантропическое настроение, а на сердце словно бы лежал камень.

В процессе медитации я все время возвращалась к настоящему моменту, чтобы следить за тем, что происходит с моими чувствами. Не давала им отрицательной оценки, не пыталась изменить их, а просто наблюдала. Через несколько мгновений я, можно сказать, испытала озарение. Это состояние могу лишь описать, как волну знания, которая сказала мне: «эти чувства не являются тобой».

Это было так успокаивающе. Я чувствовала себя просто наблюдателем. Хотя печаль и тревога, безусловно, были настоящей частью моего опыта, я увидела, что мне совсем не нужно поглощать чувства. Поняла, что не должна позволять им управлять мной или моей жизнью.

Я очень эмоциональный человек, склонный испытывать беспокойство и печаль. При этом я также нередко испытываю раздражение. Поэтому когда открыла в себе способность отделять эти эмоции от себя, ощутила невероятную внутреннюю свободу.

Не говорю о том, что мы должны быть бесчувственными людьми, или что вещи, которые происходят в нашей жизни, не должны находить внутри нас эмоционального отклика. Тем не менее, верю, что мы можем двигаться вперед, минуя ловушки негативных эмоций. Для этого нам нужно лишь потратить немного времени для наблюдения за своими внутренними переживаниями, что позволит нам дистанцироваться от них.

Если в ту ночь я не смогла бы справиться со своим сильным раздражением и выплеснула бы его на мужа, разве это было бы лучшим вариантом развития событий? Разве та пустяковая вещь, которая стала причиной моего раздражения и которую даже не могу вспомнить сейчас, стоила бы ночных выяснений отношений?

Если кто-то по отношению к вам совершил плохой поступок, непременно разрешите себе испытать такие эмоции, как гнев и разочарование. Но при этом не позволяйте им властвовать над собой, а отступите в сторону. Взгляните со стороны на то, что говорите сами себе, на свои негативные эмоции, которые испытываете из-за своих жизненных неудач и разочарований.

И вам не следует предпринимать никаких действий, пока вы не сделаете шаг в сторону и не посмотрите на то, что происходит с вами, со стороны. Привычка принимать решения лишь после самоанализа позволит сделать жизнь намного лучше.

Это та техника, которая требует практики. Мне приходится постоянно напоминать себе о ней, и, честно сказать, иногда для этого недостает силы воли. Упрямая, своевольная часть меня в эти моменты кричит буквально следующее: «Я хочу оставаться сумасшедшей!»

Но это стоящий метод, по крайней мере, для меня, и я обращаюсь к нему все чаще и чаще. Замечаю, что становлюсь более спокойным и сосредоточенным человеком, и это то, что мне нужно на самом деле.

Ниже более подробно опишу эту методику.

Итак, вам нужно смириться с мыслью, что вы являетесь наблюдателем. Чем старше становлюсь, тем больше понимаю, что все, что делаю, по большему счету является просто шаблоном, повторением тех вещей, которые я делала раньше. Понимание этого позволило меньше отождествлять себя с тем, что говорит мне мой разум, и разрешить себе просто наблюдать за происходящими внутри меня вещами, вместо того, чтобы воспринимать их всерьез.

Не вините себя за свои эмоции. К примеру, сегодня утром дочь начала капризничать из-за того, что ей снова пришлось собираться в детский садик после долгого перерыва на каникулы. В итоге ее беспокойство передалось и мне. Поначалу я испытала разочарование за то, что не смогла сдержать негативные чувства. Но практически в тот же момент поняла, что вместо того, чтобы критиковать себя, мне просто нужно начать наблюдать за собой. И, как обычно, это помогло.

Дайте себе время и пространство для практики. Ведь никому из нас не рассказывали про этот метод. Вообще. Наоборот, нас учили пытаться контролировать свои эмоции, учили выражать эмоции более здоровыми способами, учили отдаваться эмоциям и переживать их.

Идея о наблюдении за своими эмоциями? Я не слышала об этом, пока мне не исполнилось тридцать семь лет.

Попытайтесь увидеть эмоции отдельно от себя настоящего. Верю, что в своей основе мы являемся сострадательными и любящими существами. Истории, которые наш ум рассказывает о том, как нас обидели или как все должно было быть по-другому – это просто истории.

Позвольте себе наблюдать за тем, что говорит вам ум. Позвольте себе понаблюдать за тем, как эти истории заставляют вас переживать эмоции.

Потратьте время, чтобы описать во всех деталях, что вы говорите себе и что ощущаете на физическом уровне. Вы вжались в плечи? У вас перехватило дыхание? Вас бьет дрожь? Что происходит с вашим лицом? Вас бросило в жар? Вам кажется, словно все происходит в замедленной съемке? Опишите все эти вещи.

Если вы потратите время, чтобы проделать все это, вы сможете увидеть, что все переживаемые вами чувства и эмоции живут своей, отдельной от вас жизнью. А вы являетесь любящим существом, которое наблюдает за ними. Вы единственный, кто может их отпустить.

Просто попробуйте. Привычка наблюдать помогла за всего лишь за короткий промежуток времени значительно улучшить жизнь. Мое существование стало более спокойным, мирным и гармоничным.

Новое видео:

Источник

Введение в задачу распознавания эмоций

Распознавание эмоций – горячая тема в сфере искусственного интеллекта. К наиболее интересным областям применения подобных технологий можно отнести: распознавание состояния водителя, маркетинговые исследования, системы видеоаналитики для умных городов, человеко-машинное взаимодействие, мониторинг учащихся, проходящих online-курсы, носимые устройства и др.

В этом году компания ЦРТ посвятила этой теме свою летнюю школу по машинному обучению. В этой статье я постараюсь дать краткий экскурс в проблему распознавания эмоционального состояния человека и расскажу и подходах к ее решению.

Что такое эмоции?

Эмоция – это особый вид психических процессов, которые выражают переживание человеком его отношения к окружающему миру и самому себе. Согласно одной из теорий, автором которой является российский физиолог П.К. Анохин, способность испытывать эмоции была выработана в процессе эволюции как средство более успешной адаптации живых существ к условиям существования. Эмоция оказалась полезной для выживаемости и позволила живым существам быстро и наиболее экономно реагировать на внешние воздействия.

Эмоции играют огромную роль в жизни человека и межличностном общении. Они могут быть выражены различными способами: мимикой, позой, двигательными реакциями, голосом и вегетативными реакциями (частота сердечных сокращений, артериальное давление, частота дыхания). Однако наибольшей выразительностью обладает лицо человека.

Каждый человек выражает эмоции несколько по-разному. Известный американский психолог Пол Экман, исследуя невербальное поведение изолированных племен в Папуа-Новой Гвинее в 70-х годах прошлого века, установил, что ряд эмоций, а именно: гнев, страх, печаль, отвращение, презрение, удивление и радость являются универсальными и могут быть поняты человеком, независимо от его культуры.

Люди способны выражать широкий спектр эмоций. Считается, что их можно описать как комбинацию базовых эмоций (например, ностальгия – это что-то среднее между печалью и радостью). Но такой категориальный подход не всегда удобен, т.к. не позволяет количественно охарактеризовать силу эмоции. Поэтому наряду с дискретными моделями эмоций, был разработан ряд непрерывных. В модели Дж. Рассела водится двумерный базис, в котором каждая эмоция характеризуется знаком (valence) и интенсивностью (arousal). Ввиду своей простоты модель Рассела в последнее время приобретает все большую популярность в контексте задачи автоматической классификации выражения лица.

Итак, мы выяснили, что если вы не пытаетесь скрыть эмоциональное возбуждение, то ваше текущее состояние можно оценить по мимике лица. Более того, используя современные достижения в области deep learning возможно даже построить детектор лжи, по мотивам сериала «Lie to me», научной основой которого послужили непосредственно работы Пола Экмана. Однако эта задача далеко не так проста. Как показали исследования нейробиолога Лизы Фельдман Барретт, при распознавании эмоций человек активно использует контекстную информацию: голос, действия, ситуацию. Взгляните на фотографии ниже, это действительно так. Используя только область лица, правильное предсказание сделать невозможно. В связи с этим для решения этой задачи необходимо использовать как дополнительные модальности, так и информацию об изменении сигналов с течением времени.

Здесь мы рассмотрим подходы к анализу только двух модальностей: аудио и видео, так как эти сигналы могут быть получены бесконтактным путем. Чтобы подступиться к задаче в первую очередь нужно раздобыть данные. Вот список наиболее крупных общедоступных баз эмоций, известных мне. Изображения и видео в этих базах были размечены вручную, некоторые с использованием Amazon Mechanical Turk.

Название	Данные	Разметка	Год выпуска
OMG-Emotion challenge	aудио/видео	7 категорий, valence/arousal	2018
EmotiW challenge	aудио/видео	6 категорий	2018
AffectNet	изображения	7 категорий, valence/arousal	2017
AFEW-VA	видео	valence/arousal	2017
EmotioNet challenge	изображения	16 категорий	2017
EmoReact	aудио/видео	17 категорий	2016

Классический подход к задаче классификации эмоций

Наиболее простой способ определения эмоции по изображению лица основан на классификации ключевых точек (facial landmarks), координаты которых можно получить, используя различные алгоритмы PDM, CML, AAM, DPM или CNN. Обычно размечают от 5 до 68 точек, привязывая их к положению бровей, глаз, губ, носа, челюсти, что позволяет частично захватить мимику. Нормализованные координаты точек можно непосредственно подать в классификатор (например, SVM или Random Forest) и получить базовое решение. Естественно положение лиц при этом должно быть выровнено.

Простое использование координат без визуальной компоненты приводит к существенной потере полезной информации, поэтому для улучшения системы в этих точках вычисляют различные дескрипторы: LBP, HOG, SIFT, LATCH и др. После конкатенации дескрипторов и редукции размерности с помощью PCA полученный вектор признаков можно использовать для классификации эмоций.

Однако такой подход уже считается устаревшим, так как известно, что глубокие сверточные сети являются лучшим выбором для анализа визуальных данных.

Классификация эмоций с применением deep learning

Для того чтобы построить нейросетевой классификатор достаточно взять какую-нибудь сеть с базовой архитектурой, предварительно обученную на ImageNet, и переобучить последние несколько слоев. Так можно получить хорошее базовое решение для классификации различных данных, но учитывая специфику задачи, более подходящими будут нейросети, используемые для крупномасштабных задач распознавания лиц.

Итак, построить классификатор эмоций по отдельным изображениям достаточно просто, но как мы выяснили, мгновенные снимки не совсем точно отражают истинные эмоции, которые испытывает человек в данной ситуации. Поэтому для повышения точности системы необходимо анализировать последовательности кадров. Сделать это можно двумя путями. Первым способом является подача высокоуровневых признаков, полученных от CNN, классифицирующей каждый отдельный кадр, в рекуррентную сеть (например, LSTM) для захвата временной составляющей.

Второй способ заключается в непосредственной подаче последовательности кадров, взятых из видео с некоторым шагом, на вход 3D-CNN. Подобные CNN используют свертки с тремя степенями свободы, преобразующие четырехмерный вход в трехмерные карты признаков.

На самом деле в общем случае эти два подхода можно объединить, сконструировав вот такого монстра.

Классификация эмоций по речи

На основе визуальных данных можно с высокой точностью предсказывать знак эмоции, но при определении интенсивности предпочтительнее использовать речевые сигналы. Анализировать аудио немного сложнее ввиду сильной вариативности длительности речи и голосов дикторов. Обычно для этого используют не исходную звуковую волну, а разнообразные наборы признаков, например: F0, MFCC, LPC, i-вектора и др. В задаче распознавания эмоций по речи хорошо себя зарекомендовала открытая библиотека OpenSMILE, содержащая богатый набор алгоритмов для анализа речи и музыкальных сигналов. После извлечения, признаки могут быть поданы в SVM или LSTM для классификации.

Однако в последнее время сверточные нейронные сети стали проникать и в область анализа звука, вытесняя устоявшиеся подходы. Для того чтобы их применить, звук представляют в виде спектрограмм в линейной или mel-шкале, после чего с полученными спектрограммами оперируют как с обычными двумерными изображениями. При этом проблема произвольного размера спектрограмм по временной оси элегантно решается при помощи статистического пулинга или за счет включения в архитектуру рекуррентной сети.

Аудиовизуальное распознавание эмоций

Итак, мы рассмотрели ряд подходов к анализу аудио- и видеомодальностей, остался заключительный этап – объединение классификаторов для вывода окончательного решения. Простейшим способом является непосредственное объединение их оценок. В этом случае достаточно взять максимум или среднее. Более сложным вариантом является объединение на уровне эмбеддингов для каждой модальности. Для этого часто применяют SVM, но это не всегда корректно, так как эмбеддинги могут иметь различную норму. В связи с этим были разработаны более продвинутые алгоритмы, например: Multiple Kernel Learning и ModDrop.

Ну и конечно стоит упомянуть о классе так называемых end-to-end решений, которые могут обучаться непосредственно на сырых данных от нескольких датчиков без всякой предварительной обработки.

В целом задача автоматического распознавания эмоций еще далека от решения. Судя по результатам прошлогоднего конкурса Emotion Recognition in the Wild, лучшие решения достигают точности порядка 60%. Надеюсь, что представленной в этой статье информации будет достаточно, для того чтобы попытаться построить собственную систему распознавания эмоций.

Источник