Inimese emotsioonide täpne tuvastamine ja äratundmine on olulised väljakutsed erinevates valdkondades, sealhulgas psühholoogias, inimese ja arvuti suhtluses ning vaimses tervises. Tehisintellekti areng pakub uusi võimalusi nende protsesside automatiseerimiseks, kasutades multimeediaandmeid, nagu hääl, kehakeel ja näoilmed. See väljaanne esitab emotsioonide tuvastamiseks kasutatud uusimate tehisintellekti tehnikate põhjaliku analüüsi, annab üksikasjalikke tehnilisi selgitusi, arutleb nende eeliste ja piirangute üle ning selgitab välja tulevikuperspektiivid nende meetodite paremaks mõistmiseks ja kasutamiseks.
Inimese emotsioonide täpne tuvastamine on keeruline ja mitmemõõtmeline väljakutse, mis on tekitanud tehisintellekti valdkonna vastu üha suuremat huvi. Selle probleemi lahendamiseks on laialdaselt uuritud masinõppe, arvutinägemise ja signaalitöötluse tehnikaid, kasutades selleks erinevatest multimeedia andmeallikatest pärinevat teavet. Selle väljaande eesmärk on anda põhjalik analüüs kõige olulisematest tehisintellekti tehnikatest, süvenedes nende tehnilistesse alustesse, uurides nende tugevusi ja piiranguid ning tuvastades tulevikuväljavaateid nende meetodite paremaks mõistmiseks ja rakendamiseks.
Emotsioonide tuvastamise tehisintellekti tehnikate süvaanalüüs
Hääleanalüüs
Häälanalüüs on emotsioonide tuvastamiseks tavaliselt kasutatav meetod. Emotsioone saab väljendada erinevate vokaalsignaalis esinevate akustiliste ja prosoodiliste tunnuste kaudu. Nende funktsioonide eraldamiseks ja emotsionaalsete seisundite ennustamiseks kasutatakse sageli masinõppe tehnikaid, sealhulgas sügavaid närvivõrke ja akustilisi mudeleid.
- Akustilised omadused: Akustilised omadused hõlmavad selliseid parameetreid nagu põhisagedus, energia, spektrisisaldus ja formants. Põhisagedus on seotud hääle kõrgusega ja võib anda teavet emotsionaalse seisundi kohta. Energia peegeldab häälesignaali intensiivsust ja seda saab kasutada ekspressiivsuse variatsioonide tuvastamiseks. Spektri sisu esindab sagedusenergia jaotust vokaalsignaalis, samas kui formantid on hääletrakti resonantsi tipud ja neid saab kasutada emotsioonide eristamiseks.
- Prosoodilised tunnused: Prosoodilised tunnused on seotud kõne meloodiliste ja rütmiliste aspektidega. Need hõlmavad selliseid parameetreid nagu kestus, intensiivsus ja sageduse kõikumised. Emotsioonid võivad neid prosoodilisi tunnuseid muuta, näiteks suurendades kõnekiirust emotsionaalse erutuse ajal või pikendades pause kurbuse ajal.
- Masinõppe mudelid: masinõppemudeleid, nagu tugivektorimasinad, korduvad närvivõrgud ja konvolutsioonilised närvivõrgud, kasutatakse emotsionaalsete seisundite ennustamiseks häälest eraldatud akustiliste ja prosoodiliste tunnuste põhjal. Neid mudeleid saab treenida annoteeritud andmekogumite põhjal, kus iga vokaalsalvestis on seotud konkreetse emotsiooniga. Süvaõppe tehnikad on eriti silma paistnud häälest emotsioonide tuvastamisel.
Kehakeele analüüs
Kehakeele analüüs on emotsioonide tuvastamisel ülioluline lähenemine, kuna see püüab kinni kehaliigutuste, žestide ja asendite kaudu väljendatud emotsionaalsed signaalid. Tehisintellekti tehnikate kasutamine kehakeele analüüsiks avab uusi võimalusi emotsioonide täpseks tuvastamiseks ning inimese ja masina vastastikmõju tõhustamiseks.
- Kehakeele tunnuste eraldamine: kehakeele analüüsi põhietapp on liikumisandmetest tähenduslike tunnuste eraldamine. Seda saab saavutada erinevate tehnikate abil, nagu liikumisanalüüs, liigeste tuvastamine ja žestide ajaline segmenteerimine. Liikumisandmed võivad pärineda erinevatest allikatest, sealhulgas videotest, liikumisanduritest ja virtuaalreaalsuse tehnoloogiatest.
- Kehakeele modelleerimine masinõppega: kui kehakeele funktsioonid on eraldatud, saab masinõppemudeleid kasutada nende andmete põhjal emotsioonide õppimiseks ja ennustamiseks. Korduvaid närvivõrke (RNN) kasutatakse tavaliselt liikumisjadade ajalise sõltuvuse tabamiseks. Liikumisandmetest diskrimineerivate tunnuste eraldamiseks saab kasutada ka süvaõppemudeleid, nagu konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN).
- Emotsioonide tuvastamine kehakeele järgi: kui modell on treenitud, saab seda kasutada emotsioonide tuvastamiseks kehakeele signaalidest. See võib hõlmata diskreetsete emotsioonide, nagu rõõm, kurbus, viha jne, klassifitseerimist või pidevate emotsionaalsete mõõtmete, näiteks emotsionaalse intensiivsuse ennustamist. Kehakeelest emotsioonide tuvastamise mudelite treenimiseks on tavaliselt vaja annoteeritud andmekogumeid, kus žestid on seotud konkreetsete emotsionaalsete seisunditega.
- Kehakeele integreerimine muude moodustega: emotsioonide täpsema tuvastamise saavutamiseks on tavaline integreerida kehakeelt muude moodustega, nagu hääl ja näoilmed. Mitmest multimeediumiallikast pärineva teabe kombineerimisega on võimalik emotsioonide tuvastamise tugevust ja usaldusväärsust suurendada. Seda saab saavutada andmete liitmise lähenemisviiside abil, nagu otsuste liitmine või funktsioonide liitmine, mis ühendavad erinevatest allikatest pärit teabe.
- Kehakeele analüüsi rakendused: kehakeele analüüs leiab rakendusi erinevates valdkondades, sealhulgas psühholoogias, vaimses tervises, inimese ja masina interaktsioonis ja virtuaalses reaalsuses. Näiteks psühholoogia valdkonnas saab kehakeele analüüsi kasutada emotsionaalsete reaktsioonide uurimiseks konkreetsetes sotsiaalsetes olukordades. Inimese ja masina vahelises suhtluses võib see võimaldada intuitiivsemate ja empaatilisemate liideste väljatöötamist, kohandades vastuseid kasutajate väljendatud emotsioonide põhjal.
Kehakeele analüüs on paljutõotav lähenemisviis emotsioonide tuvastamisel, püüdes kinni kehaliigutuste ja žestide kaudu väljendatud emotsionaalseid signaale. Tehisintellekti tehnikad, sealhulgas masinõpe ja närvivõrgu modelleerimine, võimaldavad kehakeelest eraldada tähendusrikkaid tunnuseid ja ennustada emotsioone. Kehakeele integreerimisel muude meetoditega saab parandada emotsioonide tuvastamise täpsust ja usaldusväärsust. Kehakeele analüüsi rakendused on laialdased, ulatudes psühholoogiast kuni inimese ja masina interaktsioonini.
Näoilme analüüs
Näoilme analüüs on emotsioonide tuvastamiseks tavaliselt kasutatav meetod. See põhineb inimese näoilmetes esineva visuaalse teabe mõistmisel, nagu näolihaste liigutused, kujumuutused ja tekstuuri variatsioonid. Tehisintellekti tehnikad, eriti arvutinägemine ja masinõpe, on toonud selles valdkonnas kaasa olulisi edusamme.
- Näotuvastus: näoilme analüüsi esimene samm on näo tuvastamine ja asukoht pildis või videoseerias. Selle ülesande täitmiseks on kasutatud geomeetrilistel mudelitel põhinevaid näotuvastusalgoritme, nagu Haari kaskaadide mudel, või masinõppel põhinevaid lähenemisviise, nagu konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN). Eelkõige on CNN-id näidanud suurepärast jõudlust tänu nende võimele piltidelt automaatselt eraldada eristavaid funktsioone.
- Näojoonte eraldamine: kui näod on tuvastatud, on oluline eraldada näoilmetest asjakohased tunnused. Nende funktsioonide esitamiseks on kasutatud erinevaid lähenemisviise, sealhulgas:
- Geomeetrilised deskriptorid: need deskriptorid kajastavad näo orientiiride (nt silmad, kulmud, nina ja suu) suhtelisi asukohti. Nende deskriptorite eraldamiseks on kasutatud selliseid algoritme nagu orientiiride tuvastamine ja kujuvektori esitus.
- Liikumispõhised deskriptorid: need deskriptorid kajastavad näoilmete ajalisi variatsioone, keskendudes näo orientiiride asukoha ja intensiivsuse muutumisele aja jooksul. Nende deskriptorite eraldamiseks on kasutatud selliseid meetodeid nagu optiline voog ja maamärkide jälgimine.
- Masinõppel põhinevad deskriptorid: konvolutsioonilisi närvivõrke (CNN) on laialdaselt kasutatud näoilmetest diskrimineerivate tunnuste automaatseks eraldamiseks. Eelkoolitatud mudelid, nagu VGGFace, Inception-ResNet või spetsiaalselt emotsioonide tuvastamiseks loodud arhitektuurid, on võimaldanud saada rikkalikke ja informatiivseid näoilmeid.
- Emotsioonide tuvastamine: kui funktsioonid on eraldatud, saab näoilmete põhjal emotsioonide tuvastamiseks kasutada erinevaid masinõppe lähenemisviise. Need lähenemisviisid hõlmavad järgmist:
- Traditsioonilised klassifikaatorid. Traditsioonilisi klassifitseerimisalgoritme, nagu tugivektori masinaid (SVM) ja lineaarseid klassifikaatoreid, on kasutatud emotsionaalsete seisundite ennustamiseks ekstraheeritud funktsioonide põhjal.
- Sügavad närvivõrgud: sügavad närvivõrgud, eriti konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN-id) ja korduvad närvivõrgud (RNN-id), on näidanud märkimisväärset jõudlust näoilmete emotsioonide tuvastamisel. Need võrgud saavad õppida väga diskrimineerivaid näoilmete esitusi, kasutades ära andmete ruumilis-ajalist struktuuri ja mustreid.
- Andmekogumid: näoilme tuvastamise mudelite koolitamiseks ja hindamiseks on teadusringkonnad välja töötanud ja kasutanud mitmeid andmekogumeid. Mõned sagedamini kasutatavad andmekogumid hõlmavad CK+ (laiendatud Cohn-Kanade andmekogum), MMI (multimedia mõistmise rühma andmebaas), AffectNet ja FER2013 (näoilmetuvastus 2013).
Perspektiivid ja tulevikuväljakutsed: kuigi emotsioonide tuvastamise näoilme analüüsis on tehtud märkimisväärseid edusamme, on väljakutsed endiselt olemas. Peamised väljakutsed hõlmavad järgmist:
- Individuaalne varieeruvus: näoilmed võivad inimestel oluliselt erineda, muutes emotsioonide tuvastamise ja äratundmise ülesande keerulisemaks. Selle varieeruvuse arvessevõtmiseks tuleb välja töötada tugevad strateegiad.
- Kallutatud koolitusandmed: masinõppemudeleid võivad mõjutada treeningandmetes esinevad kallutused, mis võivad viia kallutatud või mittegeneraliseeritavate tulemusteni. Vaja on lähenemisviise tasakaalustatumate treeningandmete kogumiseks ja eelarvamuste korrigeerimise tehnikaid.
- Mikroväljenduse tuvastamine: mikroväljendid on väga lühikesed näoilmed, mis võivad anda olulise ülevaate kogetud emotsioonidest. Nende mikroekspressioonide täpne tuvastamine ja äratundmine on suur väljakutse ja nõuab täiustatud tehnikaid.
- Mudeli tõlgendatavus: emotsioonide tuvastamiseks kasutatavad AI mudelid peavad olema tõlgendatavad, et mõista ennustusi mõjutavaid mustreid ja omadusi. See on eriti oluline sellistes valdkondades nagu kliiniline psühholoogia, kus on oluline tulemuste täpne tõlgendamine.
Kokkuvõtteks võib öelda, et näoilme analüüs on tavaliselt kasutatav lähenemisviis emotsioonide tuvastamiseks multimeediumiandmetest. Tehisintellekti tehnikad, eriti arvutinägemine ja masinõpe, on andnud selles valdkonnas paljulubavaid tulemusi. Siiski on endiselt tehnilisi ja metoodilisi väljakutseid, nagu indiviididevaheline varieeruvus, koolitusandmete kallutatus ja mikroekspressiooni tuvastamine. Tugevamate ja suure jõudlusega meetodite väljatöötamiseks on vaja täiendavaid uuringuid.
Perspektiivid ja tuleviku väljakutsed
Vaatamata märkimisväärsele edule tehisintellekti abil emotsioonide tuvastamisel, tuleb lahendada veel mitmeid tehnilisi ja metoodilisi väljakutseid. Need väljakutsed hõlmavad emotsionaalse väljenduse indiviididevahelist varieeruvust, vajadust hästi kommenteeritud ja tasakaalustatud andmekogumite järele ning mudelite vastupidavust koolitusandmetest tulenevate eelarvamuste vastu. Lisaks on endiselt suur väljakutse emotsioonide tuvastamise mudelite üldistamine uutele kultuuridele, soo- ja vanuserühmadele.
Nende väljakutsetega toimetulemiseks võiks uurida hübriidseid lähenemisviise, mis ühendavad mitut multimeediaandmete allikat, nagu hääl, kehakeel ja näoilmed. Lisaks on ülioluline töötada välja selgitatavuse ja läbipaistvuse tehnikad, et paremini mõista emotsioonide tuvastamise aluseks olevaid protsesse, edendades nende tehisintellekti mudelite vastutustundlikku ja eetilist kasutamist.
Järeldus
See väljaanne on andnud põhjaliku analüüsi tehisintellekti tehnikatest, mida kasutatakse emotsioonide tuvastamiseks multimeediumiandmetest. Tulemused näitavad, et masinõppel, arvutinägemisel ja signaalitöötlusel põhinevad lähenemisviisid võivad parandada emotsioonide tuvastamist, kuid tehnilised ja metodoloogilised väljakutsed püsivad. Täiendavaid uuringuid on vaja tugevamate meetodite väljatöötamiseks, tegelike emotsioonide tuvastamise stsenaariumide konkreetsete väljakutsetega tegelemiseks ning nende tehnoloogiate eetilise ja vastutustundliku kasutamise tagamiseks. Tehisintellekti pakutavaid võimalusi ära kasutades saab arendada praktilisi rakendusi erinevates valdkondades alates kliinilisest psühholoogiast kuni emotsionaalselt intelligentsete kasutajaliideste kujundamiseni.
Esiletõstetud pildikrediit: Andrea Piacquadio/Pexels
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- ChartPrime. Tõsta oma kauplemismängu ChartPrime'iga kõrgemale. Juurdepääs siia.
- BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://dataconomy.com/2023/08/25/in-depth-analysis-of-artificial-intelligence-techniques-for-emotion-detection-state-of-the-art-approaches-and-perspectives/
- :on
- :on
- : kus
- $ UP
- 1
- 2013
- a
- võime
- MEIST
- konto
- täpsus
- täpne
- Saavutada
- saavutada
- akustiline
- Lisaks
- aadress
- edasijõudnud
- areng
- edusammud
- eelised
- vastu
- vanus
- AI
- AI mudelid
- Eesmärgid
- algoritme
- Ka
- an
- analüüs
- ja
- viha
- taotlus
- rakendused
- lähenemine
- lähenemisviisid
- OLEME
- kunstlik
- tehisintellekti
- AS
- aspektid
- seotud
- automatiseerima
- automaatselt
- põhineb
- BE
- olnud
- Parem
- erapoolikus
- erapooletu
- kalduvusi
- keha
- kuid
- by
- CAN
- lüüa
- lööb
- Püüdmine
- väljakutse
- väljakutseid
- Vaidluste lahendamine
- klassifikatsioon
- kliiniline
- Kollektsioneerimine
- ühendama
- kombineerimine
- Tulema
- ühine
- tavaliselt
- kogukond
- keeruline
- arvuti
- Arvuti visioon
- järeldus
- sisu
- pidev
- võiks
- krediit
- otsustav
- andmed
- andmebaas
- andmekogumid
- otsus
- sügav
- sügav õpe
- sügavad närvivõrgud
- näitama
- sõltuvused
- Disain
- kavandatud
- üksikasjalik
- tuvastatud
- Detection
- arendama
- arenenud
- & Tarkvaraarendus
- erinev
- eristada
- mõõdud
- arutame
- jaotus
- Domeenid
- kaks
- kestus
- ajal
- iga
- emotsioone
- töötavad
- võimaldama
- lubatud
- energia
- suurendama
- tõhustatud
- suurendamine
- tagama
- oluline
- jms
- eetiline
- hindama
- Uurimine
- näide
- Erutus
- Seletatavus
- uurida
- väljendatud
- väljend
- väljendeid
- laialdaselt
- väljavõte
- kaevandamine
- silmad
- nägu
- nägu
- näo-
- tunnusjoon
- FUNKTSIOONID
- väli
- Valdkonnad
- leiab
- esimene
- voog
- keskendumine
- eest
- Sihtasutused
- Sagedus
- Alates
- põhiline
- edasi
- Pealegi
- fusioon
- tulevik
- Grupp
- Grupi omad
- Olema
- Tervis
- suur jõudlus
- kõrgelt
- aga
- HTTPS
- inim-
- hübriid
- identifitseerimiseks
- pilt
- pildid
- oluline
- parandama
- paranenud
- in
- sügavuti minev
- sisaldama
- Kaasa arvatud
- kasvav
- mõjutatud
- mõjutamine
- info
- informatiivne
- teadmisi
- integreerima
- Integreerimine
- Intelligentsus
- Intelligentne
- suhtlemist
- interaktsioonid
- huvi
- liidesed
- tõlgendus
- sisse
- sisse
- intuitiivne
- kaasama
- IT
- ühine
- jpg
- maamärk
- keel
- hiljemalt
- viima
- Õppida
- õppimine
- Led
- võimendav
- piirangud
- masin
- masinõpe
- Masinõppe tehnikad
- masinad
- tehtud
- peamine
- Tegemine
- mai..
- tähendusrikas
- vaimne
- Vaimse tervise
- meetod
- meetodid
- modaalsused
- mudel
- modelleerimine
- mudelid
- muutma
- rohkem
- kõige
- liikumine
- suu
- liikumised
- Multimeedia
- mitmekordne
- Vajadus
- vaja
- võrk
- võrgustikud
- Neural
- Närvivõrgus
- närvivõrgud
- Uus
- nina
- saamine
- of
- pakutud
- sageli
- on
- kunagi
- Avaneb
- Võimalused
- or
- Muu
- üle
- parameetrid
- eriline
- eriti
- mustrid
- täitma
- jõudlus
- inimene
- perspektiivid
- Pigi
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- positsioon
- positsioone
- võimalused
- võimalik
- potentsiaal
- Praktiline
- Praktilised rakendused
- vajadus
- ennustada
- ennustus
- Ennustused
- esitada
- kingitusi
- Probleem
- Protsessid
- töötlemine
- Edu
- paljutõotav
- Edendamine
- väljavaated
- anda
- tingimusel
- annab
- pakkudes
- Psühholoogia
- avaldamine
- alates
- määr
- päris maailm
- Reaalsus
- tunnustamine
- salvestamine
- peegeldab
- seotud
- suhteline
- asjakohane
- usaldusväärsus
- jäänused
- tähelepanuväärne
- esindama
- esindamine
- esindab
- nõudma
- Vajab
- teadustöö
- Teaduskogukond
- resonants
- vastuste
- vastutav
- Tulemused
- Rikas
- jõuline
- tugevus
- stsenaariumid
- segmentatsioon
- andur
- Jada
- mitu
- kuju
- näidatud
- Signaali
- signaale
- märkimisväärne
- märgatavalt
- olukordades
- sotsiaalmeedia
- mõned
- Allikad
- konkreetse
- eriti
- Spektraalne
- kõne
- riik
- modernne
- Ühendriigid
- Samm
- Veel
- strateegiad
- tugevused
- struktuur
- Uuring
- selline
- parem
- toetama
- lahendada
- Ülesanne
- Tehniline
- tehnikat
- Tehnoloogiad
- et
- .
- oma
- Seal.
- Need
- nad
- see
- Läbi
- aeg
- et
- Jälgimine
- traditsiooniline
- Rong
- koolitatud
- koolitus
- läbipaistvus
- tüüpiliselt
- aluseks
- mõistma
- mõistmine
- kasutama
- Kasutatud
- Kasutaja
- Kasutajad
- kasutamine
- eri
- suur
- väga
- Video
- Videod
- virtuaalne
- Virtuaalne reaalsus
- nägemus
- Hääl
- mis
- kuigi
- laialdaselt
- koos
- sephyrnet