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开启情绪识别的大门解密情绪识别系统

发布时间:2021-01-20 12:04:21 阅读: 来源:伺服阀厂家

最近iPad上一款应用机器人Affdex成为热门应用,它能够像人类一样智能识别你的情绪,可以判断出站在iPad前的你是高兴、疑惑,还是惊讶或厌恶。Affdex竟然可以识别人类的情绪反应?它究竟是如何做到的呢?这项新技术又会给我们带来什么样的影响?

Affdex幕后功臣——认识情绪识别系统

说起情绪识别,很多人便会想到日常在电影中看到的各种测谎情节,比如美剧《Lie To ME》(别对我说谎),片中卡尔·莱曼博士通过对人的面部表情和身体动作的观察,还原故事真相,这其实就是典型的情绪识别应用(图1)。

图1 《Lie To ME》中人脸表情

因为人类脸部表情最丰富,面部承担着情绪沟通的功能,而我们通过面部表情传达的信息可能要远远多于语言本身。因此很多公司对机器人智能情绪识别进行研发,情绪识别系统就是一套可以对人脸的情绪进行识别的后台作业系统,比如配备情绪识别系统后,Affdex会对微笑的表情亮起绿灯,当你做出疑惑的表情时,表示疑惑的标识会立即亮起黄灯,这样机器人就可以对你的情绪做出及时反应(图2)。

图2 Affdex通过不同颜色标识灯来识别情绪

亮灯的背后——Affdex怎样识别人类情绪

如上所述,Affdex会通过亮起不同颜色标识灯来识别不同的情绪。不过大家知道,我们的情绪是非常复杂而且很抽象,那么Affdex是怎样识别人类情绪的?

情绪识别系统可以识别人脸的情绪,主要是基于其庞大的情绪数据库。大家知道计算机要对一种复杂的现象作出判断就离不开大数据,同样的Affdex要对人类的情绪做出准确的判断也是如此。Affdex的理论基础是Paul Ekman的《面部动作编码系统》,Paul Ekman在这套系统中将人脸的面部表情做了分解,他将面部表情系统化为46种“动作单元”的排列组合,这些动作单元可以组合出超过2.83亿种表情!这样原来复杂的面部表情,通过分解、组合,同时赋予不同的代码,计算机系统就可以进行精确的识别了(图3)。

图3 面部表情系统化组合示意

举个简单的例子,一个人窘迫的时候,他会抿起嘴唇,此时他的嘴角和下巴就会产生和平常表情不一样的变化。假设在面部动作编码系统中,嘴唇左侧变化达到24C级别、右侧嘴唇达到15B级别,下巴17A级别,24C、15B、17A组合对应的是“窘迫”表情(图4)。

图4 人脸表情对应代码组合

这样当一个面带窘迫表情的人站在iPad面前的时候,Affdex就会调用iPad的摄像头将这个面部表情读取到系统中,首先它会将人脸情绪变化量化为特定的代码,并将当前代码和编码系统中的数据库进行比对,如果当前情绪符合24C、15B、17A组合,则判断出当前人脸的情绪为“窘迫”,然后通过亮起特定颜色灯表示“窘迫”,从而实现机器人对情绪的识别(图5)。

图5 机器人通过比对人脸数据组合可以判断人的情绪

因为机器人可以捕捉人脸的实际表情,并通过内置的数据库分析忠实还原人脸的真实情绪,所以Affdex可以轻松识别各种伪装表情。比如它就能识别假笑,Affdex将面部五官分为可变形的和不可变形的点。比如鼻子顶端就是不可变性的点,被称为“锚点”,用来判断其他可变点运动产生的距离变化,从而辨别出细微的表情变化。另外,它也能扫描肌肤和纹理,比如眼角细纹和眉毛皱纹的分布。因为人真心欢笑的时候,其他可变点运动产生的距离要比假笑时不同,同样的此时眼角细纹和眉毛皱纹的分布也和假笑不同,这样通过数据比对就可以很容易判断镜头前的你是否在“皮笑肉不笑”(图6)。

图6 Affdex通过数据比对来判断假笑

情绪识别——让你知人知面又知心

在日常工作或学习中,我们经常要通过人脸的情绪变化来判断对方的的态度。比如当我们向主管提交自己报告的时候,此时如果可以通过Affdex捕捉他的表情,那么通过他的表情反应就知道报告的结果了一闪而逝的厌恶表情意味着他发现了提案中的不合理之处,而愤怒的表情则预示了这份提案被拒的命运。另外的场合,比如我们的对手可以不说话,但是对方的表情却会在不经意之间流露,因此通过Affdex捕捉表情,在很多时候我们就可以读懂对方的心思,从而为自己的工作或者学习提供更多的便利。

对于企业来说,情绪识别在企业运营中有着非常重要的作用。Affdex的开发者Kaliouby再将软件共享给资助企业参与测试时,很快便引起一大批企业的注意,百事想将它用来判断消费者的喜好,美洲银行想在ATM机上进行测试以判断消费者对自己服务的喜恶,丰田想用它来监测司机的驾驶行为等。还有诸如微软、惠普、雅马哈、本田、NASA、诺基亚等企业纷纷希望参与测试,情绪识别正在成为一个全新的经济形态。

不过值得注意的是,因为每个人都无法完全掩饰自己的情绪,而智能机器人又能够如此精准地“读懂”你的内心世界,因此情绪识别普及就不可避免地会触犯到每个人的隐私。如何在隐私保护和商业应用之间找到平衡点也是技术开发者们不得不考虑的一个重要因素。

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