មេរៀនទី 8៖ ការស្គាល់អារម្មណ៍តាមទឹកមុខ និងសេចក្ដីសង្ខេបផ្នែកទី 2

😊 មេរៀនទី 8៖ អារម្មណ៍សិប្បនិម្មិត — រ៉ូបូតដែលញញឹម និងក្រៀមក្រំ

🤖 តើរ៉ូបូតអាចយល់ពីអារម្មណ៍បានទេ?

ក្នុងមេរៀននេះ យើងប្រើ AI ដើម្បីស្គាល់ ទឹកមុខ មួយចំនួនតាមរយៈកាមេរ៉ាវេប។

បណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតជ្រៅ (deep neural network) វិភាគរូបភាព ហើយទស្សន៍ទាយទឹកមុខដែលស្រដៀងបំផុត ដូចជា៖

• សប្បាយ។
• ក្រៀមក្រំ។
• ភ្ញាក់ផ្អើល។
• ខឹង។
• ធម្មតា។

🎯 គោលបំណងនៃការសិក្សា

បន្ទាប់ពីមេរៀននេះ អ្នកនឹងអាច៖

• យល់ពីរបៀបដែល AI ចាត់ថ្នាក់ទឹកមុខ។
• បើកកាមេរ៉ា និងវិភាគរូបភាពក្នុង PictoBlox។
• អានឈ្មោះទឹកមុខ និងទំនុកចិត្តរបស់វា។
• ធ្វើឱ្យតួអង្គឆ្លើយតបតាមលទ្ធផលនៃការស្គាល់។
• ស្គាល់ដែនកំណត់មួយចំនួននៃប្រព័ន្ធ AI។

1. តើ AI រៀនស្គាល់ទឹកមុខយ៉ាងដូចម្ដេច?

ដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធស្គាល់ទឹកមុខ កុំព្យូទ័ររៀនពីរូបភាពមុខជាច្រើនដែលមានស្លាក។

ឧទាហរណ៍៖

បណ្ដាញសរសៃប្រសាទរកលក្ខណៈក្នុងរូបភាព ហើយប្រៀបធៀបជាមួយលំនាំដែលវាបានរៀន។

ដំណើរការមូលដ្ឋាន៖

រូបភាពពីកាមេរ៉ាវេប
→ រកឃើញមុខ
→ វិភាគលក្ខណៈ
→ ប្រៀបធៀបជាមួយទិន្នន័យដែលបានរៀន
→ ទស្សន៍ទាយទឹកមុខ

2. បន្ថែមផ្នែកបន្ថែមស្គាល់ទឹកមុខ

ក្នុង PictoBlox៖

1. 1ចុច Extension។
2. 2ជ្រើសរើស Face Detection ឬផ្នែកបន្ថែមស្គាល់ទឹកមុខ។
3. 3អនុញ្ញាតឱ្យ PictoBlox ប្រើកាមេរ៉ាវេប។
4. 4រង់ចាំឱ្យម៉ូដែល AI ផ្ទុករួចរាល់។
5. 5ពិនិត្យថាប្លុកស្គាល់បានលេចឡើង។

ឈ្មោះផ្នែកបន្ថែម និងប្លុកអាចខុសគ្នាបន្តិចបន្តួចតាមកំណែ PictoBlox។

3. បើកកាមេរ៉ា និងវិភាគរូបភាព

បង្កើតកម្មវិធីនេះ៖

when green flag clicked
turn video on stage with 20% transparency

forever
    analyse image from camera

ដើម្បីស្គាល់បានល្អជាងមុន៖

• អង្គុយនៅកន្លែងដែលមានពន្លឺល្អ។
• រក្សាមុខនៅកណ្តាលកាមេរ៉ា។
• កុំអង្គុយឆ្ងាយពីកាមេរ៉ាវេបពេក។
• ជៀសវាងការមានមនុស្សច្រើននាក់ក្នុងស៊ុម។
• រក្សាទឹកមុខនីមួយៗប្រហែលមួយវិនាទី។

4. អានលទ្ធផលនៃការស្គាល់

បង្កើតអថេរពីរ៖

Expression
Confidence

ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពលទ្ធផលជាបន្តបន្ទាប់៖

when green flag clicked
turn video on stage with 20% transparency

forever
    analyse image from camera

    set [Expression] to
        [expression of face 1]

    set [Confidence] to
        [expression confidence of face 1]

Expression រក្សាទុកឈ្មោះទឹកមុខដែលបានទស្សន៍ទាយ។

Confidence បង្ហាញថា AI ប្រាកដប៉ុណ្ណា។ ទំនុកចិត្តកាន់តែខ្ពស់ លទ្ធផលកាន់តែគួរឱ្យទុកចិត្ត ប៉ុន្តែវានៅតែអាចខុសបាន។

5. ធ្វើឱ្យតួអង្គឆ្លើយតបនឹងទឹកមុខ

if <Expression = [Happy]> then
    switch costume to [Smiling robot]
    say "ស្នាមញញឹមស្អាតណាស់!" for 2 seconds

if <Expression = [Sad]> then
    switch costume to [Encouraging robot]
    say "តោះសាកធ្វើអ្វីដែលសប្បាយជាមួយគ្នា!" for 2 seconds

if <Expression = [Surprised]> then
    switch costume to [Surprised robot]
    start sound [Ooh]

if <Expression = [Angry]> then
    switch costume to [Calm robot]
    say "តោះដកដង្ហើមវែងៗយឺតៗជាមួយគ្នា!" for 2 seconds

6. ឆ្លើយតបតែនៅពេល AI មានទំនុកចិត្តគ្រប់គ្រាន់

ប្រសិនបើទំនុកចិត្តទាប តួអង្គមិនគួរឆ្លើយតបភ្លាមៗទេ។

if <Confidence greater than 70> then
    if <Expression = [Happy]> then
        switch costume to [Smiling robot]
    else
        if <Expression = [Sad]> then
            switch costume to [Encouraging robot]
else
    say "ខ្ញុំមិនទាន់មើលមុខអ្នកឃើញច្បាស់ទេ។"

កម្រិត (threshold) ការពារមិនឱ្យតួអង្គប្ដូរស្ថានភាពជាប់ៗនៅពេល AI មិនប្រាកដ។

7. គម្រោងតូច៖ រ៉ូបូតមិត្តយល់ចិត្ត

បង្កើតរ៉ូបូតដែលប្ដូរមុខ និងពាក្យសម្ដីឱ្យត្រូវនឹងទឹកមុខរបស់អ្នកប្រើ។

when green flag clicked
turn video on stage with 20% transparency

forever
    analyse image from camera

    set [Expression] to [expression of face 1]
    set [Confidence] to [expression confidence]

    if <Confidence greater than 70> then
        if <Expression = [Happy]> then
            switch costume to [Happy]
            say "សួស្តី! ថ្ងៃនេះជាថ្ងៃដ៏ល្អ!" for 1 seconds
        else
            if <Expression = [Sad]> then
                switch costume to [Encouraging]
                say "ខ្ញុំនៅទីនេះជាមួយអ្នកជានិច្ច។" for 1 seconds
            else
                if <Expression = [Surprised]> then
                    switch costume to [Surprised]
                    say "មានអ្វីគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ម្ល៉េះ?" for 1 seconds
                else
                    if <Expression = [Angry]> then
                        switch costume to [Calm]
                        say "តោះដកដង្ហើមវែងៗយឺតៗជាមួយគ្នា!" for 1 seconds
                    else
                        switch costume to [Neutral]
    else
        switch costume to [Thinking]

8. ហេតុអ្វី AI អាចខុស?

លទ្ធផលអាចមិនត្រឹមត្រូវនៅពេល៖

• បន្ទប់ងងឹតពេក ឬមានពន្លឺពីខាងក្រោយ។
• មុខត្រូវបានបាំងដោយសក់ ម៉ាស់ ឬដៃ។
• អ្នកប្រើនៅឆ្ងាយពីកាមេរ៉ាពេក។
• មុខបែរទៅចំហៀង។
• ទឹកមុខផ្លាស់ប្ដូរលឿនពេក។
• ទិន្នន័យហ្វឹកហាត់មិនមានភាពចម្រុះគ្រប់គ្រាន់។

ប្រសិនបើ AI ខុស ត្រូវប្ដូរពន្លឺ មើលត្រង់ទៅកាមេរ៉ា ហើយរក្សាទឹកមុខឱ្យនឹង។

9. តើ AI ពិតជាដឹងពីអារម្មណ៍ឬ?

AI កំពុង ចាត់ថ្នាក់ទឹកមុខ មិនមែនអានចិត្តទេ។

មនុស្សម្នាក់អាច៖

• ញញឹម ខណៈពេលនៅតែព្រួយបារម្ភ។
• មិនញញឹម ប៉ុន្តែនៅតែសប្បាយចិត្ត។
• មានទឹកមុខធម្មជាតិដែលខុសពីទិន្នន័យហ្វឹកហាត់របស់ AI។

ដូច្នេះ លទ្ធផលរបស់ AI មិនគួរប្រើដើម្បីវិនិច្ឆ័យ ដាក់ពិន្ទុ ឬសម្រេចចិត្តរឿងសំខាន់អំពីមនុស្សម្នាក់ឡើយ។

🧩 បញ្ហាប្រឈម

កែលម្អគម្រោងដោយគំនិតមួយ៖

1. 1បន្ថែមសំឡេងខុសៗគ្នាសម្រាប់ទឹកមុខនីមួយៗ។
2. 2រាប់ចំនួនដងដែល AI រកឃើញទឹកមុខសប្បាយ។
3. 3ធ្វើឱ្យតួអង្គប្ដូរពណ៌តាមទឹកមុខនីមួយៗ។
4. 4បង្ហាញរូបអារម្មណ៍ (emoji) ដែលត្រូវគ្នា។
5. 5ឆ្លើយតបតែនៅពេលរកឃើញទឹកមុខដដែលបីដងជាប់គ្នា។

ឧទាហរណ៍នៃការរាប់ទឹកមុខសប្បាយ៖

if <Expression = [Happy]> then
    change [Happy_Count] by 1

✅ ចងចាំ

• AI រៀនពីរូបភាពមុខជាច្រើនដែលមានស្លាក។
• បណ្ដាញសរសៃប្រសាទប្រើលក្ខណៈរូបភាពដើម្បីទស្សន៍ទាយទឹកមុខ។
• ទំនុកចិត្តបង្ហាញថាការទស្សន៍ទាយប្រាកដប៉ុណ្ណា។
• កំណត់កម្រិតទំនុកចិត្តមុនពេលតួអង្គឆ្លើយតប។
• ពន្លឺ និងទីតាំងមុខប៉ះពាល់ដល់លទ្ធផល។
• AI ស្គាល់ទឹកមុខ; វាមិនដឹងពីអារម្មណ៍ពិតរបស់មនុស្សទេ។

1. 1តើ AI ប្រើអ្វីដើម្បីចាត់ថ្នាក់ទឹកមុខ?
2. 2តើទំនុកចិត្តមានន័យថាអ្វី?
3. 3ហេតុអ្វីយើងត្រូវការកម្រិតទំនុកចិត្ត?
4. 4តើ AI អាចដឹងពីអារម្មណ៍ពិតរបស់មនុស្សបានច្បាស់លាស់ទេ?