يمثل الكشف الدقيق عن المشاعر الإنسانية والتعرف عليها تحديات كبيرة في مجالات مختلفة، بما في ذلك علم النفس والتفاعل بين الإنسان والحاسوب والصحة العقلية. ويوفر تقدم الذكاء الاصطناعي فرصًا جديدة لأتمتة هذه العمليات من خلال الاستفادة من بيانات الوسائط المتعددة، مثل الصوت ولغة الجسد وتعبيرات الوجه. يقدم هذا المنشور تحليلاً متعمقًا لأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة للكشف عن المشاعر، ويقدم شروحات تقنية مفصلة، ويناقش مزاياها وقيودها، ويحدد وجهات النظر المستقبلية لفهم هذه الأساليب والاستفادة منها بشكل أفضل.
يعد الكشف الدقيق عن المشاعر الإنسانية تحديًا معقدًا ومتعدد الأبعاد وقد حظي باهتمام متزايد في مجال الذكاء الاصطناعي. لقد تم استكشاف تقنيات التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر ومعالجة الإشارات على نطاق واسع لمعالجة هذه المشكلة من خلال الاستفادة من المعلومات من مصادر بيانات الوسائط المتعددة المختلفة. يهدف هذا المنشور إلى تقديم تحليل متعمق لتقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر صلة، والتعمق في أسسها التقنية، ودراسة نقاط قوتها وقيودها، وتحديد الآفاق المستقبلية لتحسين فهم هذه الأساليب وتطبيقها.
تحليل متعمق لتقنيات الذكاء الاصطناعي للكشف عن المشاعر
تحليل الصوت
يعد تحليل الصوت طريقة شائعة الاستخدام للكشف عن المشاعر. يمكن التعبير عن العواطف من خلال الميزات الصوتية والعروضية المختلفة الموجودة في الإشارة الصوتية. غالبًا ما تُستخدم تقنيات التعلم الآلي، بما في ذلك الشبكات العصبية العميقة والنماذج الصوتية، لاستخراج هذه الميزات والتنبؤ بالحالات العاطفية.
- الميزات الصوتية: تتضمن الميزات الصوتية معلمات مثل التردد الأساسي والطاقة والمحتوى الطيفي والصيغ. يرتبط التردد الأساسي بنبرة الصوت ويمكن أن يوفر معلومات حول الحالة العاطفية. تعكس الطاقة شدة الإشارة الصوتية ويمكن استخدامها لاكتشاف الاختلافات في التعبير. يمثل المحتوى الطيفي توزيع الطاقة الترددية في الإشارة الصوتية، في حين أن الصيغ هي قمم الرنين في الجهاز الصوتي ويمكن استخدامها للتمييز بين المشاعر.
- السمات العروضية: ترتبط السمات العروضية بالجوانب اللحنية والإيقاعية للكلام. وهي تشمل معلمات مثل المدة والكثافة وتغيرات التردد. يمكن للعواطف تعديل هذه السمات العرضية، على سبيل المثال، عن طريق زيادة معدل الكلام أثناء الإثارة العاطفية أو إطالة فترات التوقف أثناء الحزن.
- نماذج التعلم الآلي: تُستخدم نماذج التعلم الآلي، مثل آلات المتجهات الداعمة، والشبكات العصبية المتكررة، والشبكات العصبية التلافيفية، للتنبؤ بالحالات العاطفية من السمات الصوتية والعروضية المستخرجة من الصوت. يمكن تدريب هذه النماذج على مجموعات البيانات المشروحة، حيث يرتبط كل تسجيل صوتي بعاطفة معينة. لقد تفوقت تقنيات التعلم العميق بشكل خاص في اكتشاف المشاعر من خلال الصوت.
تحليل لغة الجسد
يعد تحليل لغة الجسد أسلوبًا حاسمًا في الكشف عن المشاعر لأنه يلتقط الإشارات العاطفية التي يتم التعبير عنها من خلال حركات الجسم والإيماءات والوضعيات. إن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل لغة الجسد يفتح إمكانيات جديدة للكشف الدقيق عن المشاعر وتعزيز التفاعلات بين الإنسان والآلة.
- استخلاص سمات لغة الجسد: الخطوة الأساسية في تحليل لغة الجسد هي استخلاص سمات ذات معنى من بيانات الحركة. ويمكن تحقيق ذلك باستخدام تقنيات مختلفة مثل تحليل الحركة، واكتشاف المفاصل، والتجزئة الزمنية للإيماءات. يمكن أن تأتي بيانات الحركة من مصادر مختلفة، بما في ذلك مقاطع الفيديو وأجهزة استشعار الحركة وتقنيات الواقع الافتراضي.
- نمذجة لغة الجسد باستخدام التعلم الآلي: بمجرد استخراج ميزات لغة الجسد، يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي للتعلم والتنبؤ بالعواطف من هذه البيانات. تُستخدم الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) بشكل شائع لالتقاط التبعيات الزمنية في تسلسلات الحركة. يمكن أيضًا استخدام نماذج التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، لاستخراج الميزات التمييزية من بيانات الحركة.
- اكتشاف المشاعر من لغة الجسد: بمجرد تدريب النموذج، يمكن استخدامه لاكتشاف المشاعر من إشارات لغة الجسد. قد يتضمن ذلك تصنيف المشاعر المنفصلة مثل الفرح والحزن والغضب وما إلى ذلك، أو التنبؤ بالأبعاد العاطفية المستمرة مثل الشدة العاطفية. يتطلب تدريب نماذج الكشف عن المشاعر من لغة الجسد عادةً مجموعات بيانات مشروحة حيث ترتبط الإيماءات بحالات عاطفية محددة.
- دمج لغة الجسد مع طرق أخرى: لتحقيق اكتشاف أكثر دقة للمشاعر، من الشائع دمج لغة الجسد مع طرق أخرى مثل الصوت وتعبيرات الوجه. من خلال الجمع بين المعلومات من مصادر الوسائط المتعددة المتعددة، من الممكن تعزيز قوة وموثوقية الكشف عن المشاعر. ويمكن تحقيق ذلك باستخدام أساليب دمج البيانات، مثل دمج القرارات أو دمج الميزات، والتي تجمع المعلومات من مصادر مختلفة.
- تطبيقات تحليل لغة الجسد: يجد تحليل لغة الجسد تطبيقات في مجالات مختلفة، بما في ذلك علم النفس، والصحة العقلية، والتفاعلات بين الإنسان والآلة، والواقع الافتراضي. على سبيل المثال، في مجال علم النفس، يمكن استخدام تحليل لغة الجسد لدراسة الاستجابات العاطفية خلال مواقف اجتماعية محددة. وفي التفاعلات بين الإنسان والآلة، يمكنها تمكين تطوير واجهات أكثر سهولة وتعاطفاً من خلال تكييف الاستجابات بناءً على المشاعر التي يعبر عنها المستخدمون.
يعد تحليل لغة الجسد أسلوبًا واعدًا في الكشف عن المشاعر، والتقاط الإشارات العاطفية التي يتم التعبير عنها من خلال حركات الجسم والإيماءات. تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي ونمذجة الشبكات العصبية، استخلاص ميزات ذات معنى والتنبؤ بالعواطف من لغة الجسد. من خلال دمج لغة الجسد مع الطرائق الأخرى، يمكن تحسين دقة وموثوقية الكشف عن المشاعر. تطبيقات تحليل لغة الجسد واسعة، بدءًا من علم النفس وحتى التفاعل بين الإنسان والآلة.
تحليل تعبيرات الوجه
تحليل تعبيرات الوجه هو أسلوب شائع الاستخدام للكشف عن المشاعر. ويعتمد على فهم المعلومات البصرية الموجودة في تعابير وجه الإنسان، مثل حركات عضلات الوجه، وتغيرات الشكل، وتغيرات الملمس. وقد أدت تقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي، إلى تقدم كبير في هذا المجال.
- اكتشاف الوجه: الخطوة الأولى في تحليل تعبيرات الوجه هي اكتشاف الوجوه وتحديد موقعها في صورة أو تسلسل فيديو. تم استخدام خوارزميات اكتشاف الوجه المستندة إلى نماذج هندسية، مثل نموذج Haar cascades، أو الأساليب القائمة على التعلم الآلي، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، لأداء هذه المهمة. أظهرت شبكات CNN، على وجه الخصوص، أداءً فائقًا نظرًا لقدرتها على استخراج الميزات التمييزية تلقائيًا من الصور.
- استخراج ميزات الوجه: بمجرد اكتشاف الوجوه، من الضروري استخراج الميزات ذات الصلة من تعبيرات الوجه. وقد تم استخدام أساليب مختلفة لتمثيل هذه الميزات، بما في ذلك:
- الواصفات الهندسية: تلتقط هذه الواصفات المواضع النسبية لمعالم الوجه، مثل العينين والحاجبين والأنف والفم. تم استخدام خوارزميات مثل الكشف عن المعالم الإيمانية وتمثيل متجه الشكل لاستخراج هذه الواصفات.
- الواصفات المبنية على الحركة: تلتقط هذه الواصفات الاختلافات الزمنية في تعبيرات الوجه، مع التركيز على التغيرات في موضع وشدة معالم الوجه مع مرور الوقت. تم استخدام تقنيات مثل التدفق البصري وتتبع المعالم لاستخراج هذه الواصفات.
- الواصفات القائمة على التعلم الآلي: تم استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) على نطاق واسع لاستخراج الميزات التمييزية تلقائيًا من تعبيرات الوجه. لقد مكنت النماذج المدربة مسبقًا مثل VGGFace أو Inception-ResNet أو البنى المصممة خصيصًا للتعرف على المشاعر من الحصول على تمثيلات غنية وغنية بالمعلومات لتعبيرات الوجه
- التعرف على المشاعر: بمجرد استخراج الميزات، يمكن استخدام أساليب التعلم الآلي المختلفة للتعرف على المشاعر من تعبيرات الوجه. وتشمل هذه الأساليب ما يلي:
- المصنفات التقليدية: تم استخدام خوارزميات التصنيف التقليدية، مثل آلات دعم المتجهات (SVMs) والمصنفات الخطية، للتنبؤ بالحالات العاطفية من الميزات المستخرجة.
- الشبكات العصبية العميقة: أظهرت الشبكات العصبية العميقة، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، أداءً ملحوظًا في التعرف على المشاعر من تعبيرات الوجه. يمكن لهذه الشبكات أن تتعلم تمثيلات شديدة التمييز لتعبيرات الوجه من خلال استغلال البنية والأنماط المكانية والزمانية في البيانات.
- مجموعات البيانات: تم تطوير العديد من مجموعات البيانات واستخدامها من قبل مجتمع البحث لتدريب وتقييم نماذج الكشف عن تعبيرات الوجه. تتضمن بعض مجموعات البيانات شائعة الاستخدام CK+ (مجموعة بيانات Cohn-Kanade الموسعة)، وMMI (قاعدة بيانات مجموعة فهم الوسائط المتعددة)، وAffectNet، وFER2013 (التعرف على تعبيرات الوجه 2013).
وجهات النظر والتحديات المستقبلية: على الرغم من إحراز تقدم كبير في تحليل تعبيرات الوجه للكشف عن المشاعر، إلا أن التحديات لا تزال قائمة. وتشمل التحديات الرئيسية ما يلي:
- التباين بين الأفراد: يمكن أن تختلف تعابير الوجه بشكل كبير من شخص لآخر، مما يجعل مهمة اكتشاف المشاعر والتعرف عليها أكثر تعقيدًا. ويجب تطوير استراتيجيات قوية لمراعاة هذا التباين.
- بيانات التدريب المتحيزة: يمكن أن تتأثر نماذج التعلم الآلي بالتحيزات الموجودة في بيانات التدريب، مما قد يؤدي إلى نتائج متحيزة أو غير قابلة للتعميم. هناك حاجة إلى أساليب لجمع بيانات التدريب الأكثر توازنا وتقنيات تصحيح التحيز.
- اكتشاف التعبيرات الدقيقة: التعبيرات الدقيقة هي تعبيرات وجه قصيرة جدًا يمكن أن توفر رؤى مهمة حول المشاعر المحسوسة. يشكل الاكتشاف الدقيق لهذه التعبيرات الدقيقة والتعرف عليها تحديًا كبيرًا ويتطلب تقنيات متقدمة.
- قابلية تفسير النموذج: يجب أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة للكشف عن المشاعر قابلة للتفسير لفهم الأنماط والميزات التي تؤثر على التنبؤات. وهذا مهم بشكل خاص في مجالات مثل علم النفس السريري، حيث يكون التفسير الدقيق للنتائج أمرًا ضروريًا.
في الختام، تحليل تعبيرات الوجه هو نهج شائع الاستخدام للكشف عن المشاعر من بيانات الوسائط المتعددة. وقد أظهرت تقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي، نتائج واعدة في هذا المجال. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات تقنية ومنهجية، مثل التباين بين الأفراد، والتحيزات في بيانات التدريب، والكشف عن التعبير الجزئي. هناك حاجة إلى مزيد من البحث لتطوير أساليب أكثر قوة وعالية الأداء.
آفاق وتحديات المستقبل
على الرغم من التقدم الكبير في اكتشاف المشاعر باستخدام الذكاء الاصطناعي، لا تزال هناك العديد من التحديات التقنية والمنهجية التي يجب معالجتها. وتشمل هذه التحديات التباين بين الأفراد في التعبير العاطفي، والحاجة إلى مجموعات بيانات متوازنة وموضحة جيدًا، وقوة النماذج ضد التحيزات التي تقدمها بيانات التدريب. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال تعميم نماذج الكشف عن المشاعر على الثقافات والأجناس والفئات العمرية الجديدة يمثل تحديًا كبيرًا.
ولمواجهة هذه التحديات، يمكن استكشاف الأساليب الهجينة التي تجمع بين مصادر متعددة لبيانات الوسائط المتعددة، مثل الصوت ولغة الجسد وتعبيرات الوجه. علاوة على ذلك، من الضروري تطوير تقنيات للتفسير والشفافية لفهم العمليات الأساسية في الكشف عن المشاعر بشكل أفضل، وتعزيز الاستخدام المسؤول والأخلاقي لنماذج الذكاء الاصطناعي هذه.
وفي الختام
قدم هذا المنشور تحليلاً متعمقًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة لاكتشاف المشاعر من بيانات الوسائط المتعددة. تظهر النتائج أن الأساليب القائمة على التعلم الآلي، ورؤية الكمبيوتر، ومعالجة الإشارات لديها القدرة على تحسين الكشف عن المشاعر، ولكن التحديات التقنية والمنهجية لا تزال قائمة. هناك حاجة إلى مزيد من البحث لتطوير أساليب أكثر قوة، ومعالجة التحديات المحددة في سيناريوهات الكشف عن المشاعر في العالم الحقيقي، وضمان الاستخدام الأخلاقي والمسؤول لهذه التقنيات. ومن خلال الاستفادة من الفرص التي يوفرها الذكاء الاصطناعي، يمكن تطوير التطبيقات العملية في مجالات مختلفة، بدءًا من علم النفس السريري وحتى تصميم واجهات المستخدم الذكية عاطفياً.
رصيد الصورة المميز: أندريا بياكوديو / بيكسلز
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر https://dataconomy.com/2023/08/25/in-depth-analysis-of-artificial-intelligence-techniques-for-emotion-detection-state-of-the-art-approaches-and-perspectives/
- :لديها
- :يكون
- :أين
- $ UP
- 1
- 2013
- a
- القدرة
- من نحن
- حسابي
- دقة
- دقيق
- التأهيل
- تحقق
- سمعي
- وبالإضافة إلى ذلك
- العنوان
- متقدم
- تقدم
- التطورات
- مزايا
- ضد
- السن
- AI
- نماذج الذكاء الاصطناعى
- وتهدف
- خوارزميات
- أيضا
- an
- تحليل
- و
- الغضب
- تطبيق
- التطبيقات
- نهج
- اقتراب
- هي
- مصطنع
- الذكاء الاصطناعي
- AS
- الجوانب
- أسوشيتد
- أتمتة
- تلقائيا
- على أساس
- BE
- كان
- أفضل
- انحياز
- انحيازا
- التحيزات
- الجسدي
- لكن
- by
- CAN
- أسر
- يلتقط
- اسر
- تحدى
- التحديات
- التغييرات
- تصنيف
- سريري
- جمع
- دمج
- الجمع بين
- تأتي
- مشترك
- عادة
- مجتمع
- مجمع
- الكمبيوتر
- رؤية الكمبيوتر
- اختتام
- محتوى
- متواصل
- استطاع
- ائتمان
- حاسم
- البيانات
- قاعدة البيانات
- قواعد البيانات
- القرار
- عميق
- التعلم العميق
- الشبكات العصبية العميقة
- شرح
- التبعيات
- تصميم
- تصميم
- مفصلة
- الكشف عن
- كشف
- تطوير
- المتقدمة
- التطوير التجاري
- مختلف
- تميز
- الأبعاد
- مناقشة
- توزيع
- المجالات
- اثنان
- مدة الأقامة
- أثناء
- كل
- العواطف
- يعمل
- تمكين
- تمكين
- طاقة
- تعزيز
- تعزيز
- تعزيز
- ضمان
- أساسي
- إلخ
- أخلاقي
- تقييم
- دراسة
- مثال
- إثارة
- شرح
- استكشاف
- أعربت
- التعبير
- التعبيرات
- على نطاق واسع
- استخراج
- استخلاص
- العيون
- الوجه
- وجوه
- تجميل الوجه
- الميزات
- المميزات
- حقل
- مجال
- ويرى
- الاسم الأول
- تدفق
- التركيز
- في حالة
- أسس
- تردد
- تبدأ من
- أساسي
- إضافي
- علاوة على ذلك
- انصهار
- مستقبل
- تجمع
- مجموعات
- يملك
- صحة الإنسان
- أداء عالي
- جدا
- لكن
- HTTPS
- الانسان
- مهجنة
- تحديد
- صورة
- صور
- أهمية
- تحسن
- تحسن
- in
- في العمق
- تتضمن
- بما فيه
- في ازدياد
- تأثر
- التأثير
- معلومات
- بالمعلومات
- رؤى
- دمج
- دمج
- رؤيتنا
- ذكي
- تفاعل
- التفاعلات
- مصلحة
- واجهات
- ترجمة
- إلى
- أدخلت
- حدسي
- تنطوي
- IT
- مشترك
- JPG
- المعالم
- لغة
- آخر
- قيادة
- تعلم
- تعلم
- ليد
- الاستفادة من
- القيود
- آلة
- آلة التعلم
- تقنيات التعلم الآلي
- الآلات
- صنع
- رائد
- القيام ب
- مايو..
- ذات مغزى
- عقلي
- الصحة النفسية
- طريقة
- طرق
- أشكال
- نموذج
- تصميم
- عارضات ازياء
- تعديل
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- اقتراح
- فم
- الحركات
- Multimedia
- متعدد
- حاجة
- بحاجة
- شبكة
- الشبكات
- عصبي
- الشبكة العصبية
- الشبكات العصبية
- جديد
- أنف
- الحصول على
- of
- عرضت
- غالبا
- on
- مرة
- يفتح
- الفرص
- or
- أخرى
- على مدى
- المعلمات
- خاص
- خاصة
- أنماط
- نفذ
- أداء
- شخص
- وجهات نظر
- رمية
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- ان يرتفع المركز
- مواقف
- إمكانيات
- ممكن
- محتمل
- عملية
- التطبيقات العملية
- حاجة
- تنبأ
- تنبؤ
- تنبؤات
- يقدم
- الهدايا
- المشكلة
- العمليات
- معالجة
- التقدّم
- واعد
- تعزيز
- آفاق
- تزود
- المقدمة
- ويوفر
- توفير
- السيكولوجيا
- منشور
- تتراوح
- معدل
- العالم الحقيقي
- واقع
- اعتراف
- تسجيل
- يعكس
- ذات صلة
- نسبي
- ذات الصلة
- الموثوقية
- بقايا
- لافت للنظر
- مثل
- التمثيل
- يمثل
- تطلب
- يتطلب
- بحث
- مجتمع الأبحاث
- صدى
- ردود
- مسؤول
- النتائج
- النوادي الثرية
- قوي
- متانة
- سيناريوهات
- تقسيم
- أجهزة الاستشعار
- تسلسل
- عدة
- الشكل
- أظهرت
- سيجنل
- إشارات
- هام
- بشكل ملحوظ
- حالات
- العدالة
- بعض
- مصادر
- محدد
- على وجه التحديد
- طيفي
- خطاب
- الولايه او المحافظه
- دولة من بين الفن
- المحافظة
- خطوة
- لا يزال
- استراتيجيات
- نقاط القوة
- بناء
- دراسة
- هذه
- أعلى
- الدعم
- معالجة
- مهمة
- تقني
- تقنيات
- التكنولوجيا
- أن
- •
- من مشاركة
- هناك.
- تشبه
- هم
- عبر
- الوقت
- إلى
- تتبع الشحنة
- تقليدي
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- الشفافية
- عادة
- التي تقوم عليها
- فهم
- فهم
- تستخدم
- مستعمل
- مستخدم
- المستخدمين
- استخدام
- مختلف
- كبير
- جدا
- فيديو
- مقاطع فيديو
- افتراضي
- الواقع الافتراضي
- رؤيتنا
- صوت
- التي
- في حين
- على نحو واسع
- مع
- زفيرنت