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论情绪识别技术在人工智能发展过程中的作用


论情绪识别技术在人工智能发展过程中的作用

伴随者人工智能,AI、VR的发展,科技领域圈越来越多的新鲜事物充斥着我们的认知。而生活中我们经常所接触的摄像头如果告诉你可以直接识别你的面部情绪,你是不是会感到新奇,刺激,马上想尝试一番的感觉呢?肯定后者居多。

不要用常规的认知来判断新鲜事物,你可能听说网上所出现的偷拍,侦察,暗访都与摄像头相关,摄像头可以侵犯隐私,被黑客通过摄像头进行非法行为等事件。

论情绪识别技术在人工智能发展过程中的作用


科技的进步,总是缺不了不安现状的创意者们,他们通过各种不断的创新来改造这个原本平静的世界。任何一件新创造,都可以改善现有的固化认知模式。

近日,国外一家公司推出了视频播放器 Bitmovin上线了观众感知功能。

该功能是指在平时播放视频节目时,观众感知功能它就会自动打开摄像头,通过感知功能去分析视频受众群体的面部表情,通过技术的综合分析分析、系统就会判断视频受众用户对广告内容的情绪反应,摄像头如果收到的是视频受众群体的积极情绪时,视频播放器就会正常显示广告;如果视频受众群体的面部情绪比较低沉,视频就再显示原有的广告。这个发明是不是听起来特别人性化。

其实人脸识别技术在长期发展过程中已经广泛应用于许多主流技术产品中,像 Facebook的照片标签、Snapchat或Instagram的面部滤镜,或者新型的iPhone、安卓手机的Face ID,但心情识别技术也已经不是什么新鲜的技术了,像The Sync Project 、emo之前 就以面部表情推荐音乐,可口可乐也曾用检测表情的办法做过营销活动。

据外媒报道,除了商业用途,还有不少有意思的应用场景。比如卡内基·梅隆大学的研究人员,就用 IntraFace来进行分心状态检测。一旦驾驶员在开车时去哄孩子、接电话等,就会遭到软件的警告。

面部识别技术如此神奇,那么在技术上它是如何进行实现的呢?

摄像头,最为与人脸交互最直接的工具,在进行面部识别的时候,通过系统直接调用摄像头,通过数据手段实时监测画面中人物的面部位置,及时采集眉、眼、鼻、嘴和面部轮廓的微型数据变化,数据在通过机器学习训练出实时更新的算法模型,进而判断出他们的情绪状态。

论情绪识别技术在人工智能发展过程中的作用


在 Bitmovin的视频感知功能中,系统在完成判断之后,还会驱动各个功能模块进行动作,比如播放调整、控制广告等等。

尽管心情识别技术看起来是如此有用,但市场反馈却是极不乐观,情绪感知的商业用途有待大面积推广,面部情绪的识别技术虽然是一项前沿的技术进步,商业模式的单一性决定了它不能被广泛应用的结果,人的面部表情在无时无刻发生这变化,表情的背后又是由于大脑在做最终的决策与判断。

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在众多的判断软件市场中,情绪判断的技术并不是唯一的,目前中国的人工智能技术、语音识别技术、人工机器人的技术都在不断发展,而且在商业用途和人机交互的能力也远远大于面部识别的单一功能。

如果面部情绪识别技术的发展是为了企业通过摄像头对用户的表情进行收集和分析,那么对于目前飞速发展中的人工智能技术本质而言,则是一种单向的技术消耗。


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