Nøyaktig deteksjon og gjenkjennelse av menneskelige følelser er betydelige utfordringer på ulike felt, inkludert psykologi, menneske-datamaskin-interaksjon og mental helse. Fremme av kunstig intelligens gir nye muligheter til å automatisere disse prosessene ved å utnytte multimediadata, som stemme, kroppsspråk og ansiktsuttrykk. Denne publikasjonen presenterer en dybdeanalyse av de siste kunstig intelligens-teknikkene som brukes for følelsesdeteksjon, gir detaljerte tekniske forklaringer, diskuterer fordeler og begrensninger, og identifiserer fremtidige perspektiver for en bedre forståelse og utnyttelse av disse metodene.
Nøyaktig å oppdage menneskelige følelser er en kompleks og flerdimensjonal utfordring som har fått økende interesse innen kunstig intelligens. Maskinlæring, datasyn og signalbehandlingsteknikker har blitt grundig utforsket for å løse dette problemet ved å utnytte informasjon fra ulike multimediedatakilder. Denne publikasjonen tar sikte på å gi en dybdeanalyse av de mest relevante kunstig intelligens-teknikkene, fordype seg i deres tekniske grunnlag, undersøke deres styrker og begrensninger, og identifisere fremtidsutsikter for forbedret forståelse og anvendelse av disse metodene.
Dybdeanalyse av kunstig intelligens-teknikker for følelsesdeteksjon
Stemmeanalyse
Stemmeanalyse er en vanlig metode for følelsesregistrering. Følelser kan uttrykkes gjennom ulike akustiske og prosodiske trekk som er tilstede i vokalsignalet. Maskinlæringsteknikker, inkludert dype nevrale nettverk og akustiske modeller, brukes ofte for å trekke ut disse funksjonene og forutsi emosjonelle tilstander.
- Akustiske egenskaper: Akustiske egenskaper inkluderer parametere som grunnleggende frekvens, energi, spektralt innhold og formanter. Fundamental frekvens er relatert til stemmehøyde og kan gi informasjon om følelsesmessig tilstand. Energi reflekterer intensiteten til vokalsignalet og kan brukes til å oppdage ekspressivitetsvariasjoner. Spektralt innhold representerer frekvensenergifordelingen i vokalsignalet, mens formanter er resonanstopper i vokalkanalen og kan brukes til å differensiere følelser.
- Prosodiske trekk: Prosodiske trekk er relatert til de melodiske og rytmiske aspektene ved tale. De inkluderer parametere som varighet, intensitet og frekvensvariasjoner. Følelser kan endre disse prosodiske egenskapene, for eksempel ved å øke talehastigheten under emosjonell spenning eller forlengende pauser under tristhet.
- Maskinlæringsmodeller: Maskinlæringsmodeller, som støttevektormaskiner, tilbakevendende nevrale nettverk og konvolusjonelle nevrale nettverk, brukes til å forutsi emosjonelle tilstander fra de akustiske og prosodiske trekkene som trekkes ut fra stemmen. Disse modellene kan trenes på kommenterte datasett, der hvert vokalopptak er assosiert med en spesifikk følelse. Dyplæringsteknikker har spesielt utmerket seg i følelsesdeteksjon fra stemme.
Kroppsspråksanalyse
Kroppsspråksanalyse er en avgjørende tilnærming i emosjonsdeteksjon da den fanger opp emosjonelle signaler uttrykt gjennom kroppsbevegelser, gester og stillinger. Bruken av kunstig intelligens-teknikker for kroppsspråksanalyse åpner for nye muligheter for nøyaktig følelsesdeteksjon og forbedre menneske-maskin-interaksjoner.
- Utvinning av kroppsspråkfunksjoner: Det grunnleggende trinnet i kroppsspråkanalyse er å trekke ut meningsfulle trekk fra bevegelsesdata. Dette kan oppnås ved hjelp av ulike teknikker som bevegelsesanalyse, ledddeteksjon og temporal segmentering av gester. Bevegelsesdata kan komme fra ulike kilder, inkludert videoer, bevegelsessensorer og virtual reality-teknologier.
- Modellering av kroppsspråk med maskinlæring: Når kroppsspråkfunksjonene er hentet ut, kan maskinlæringsmodeller brukes til å lære og forutsi følelser fra disse dataene. Tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) brukes ofte til å fange opp tidsavhengigheter i bevegelsessekvenser. Dyplæringsmodeller, for eksempel Convolutional Neural Networks (CNN), kan også brukes for å trekke ut diskriminerende funksjoner fra bevegelsesdata.
- Følelsesgjenkjenning fra kroppsspråk: Når modellen er trent, kan den brukes til å oppdage følelser fra kroppsspråksignaler. Dette kan innebære klassifisering av diskrete følelser som glede, tristhet, sinne osv., eller forutsigelse av kontinuerlige emosjonelle dimensjoner som følelsesmessig intensitet. Trening av emosjonsdeteksjonsmodeller fra kroppsspråk krever vanligvis kommenterte datasett der bevegelser er assosiert med spesifikke emosjonelle tilstander.
- Integrasjon av kroppsspråk med andre modaliteter: For å oppnå mer nøyaktig følelsesdeteksjon er det vanlig å integrere kroppsspråk med andre modaliteter som stemme og ansiktsuttrykk. Ved å kombinere informasjon fra flere multimediekilder, er det mulig å forbedre robustheten og påliteligheten til følelsesdeteksjon. Dette kan oppnås ved hjelp av datafusjonstilnærminger, for eksempel beslutningsfusjon eller funksjonsfusjon, som kombinerer informasjon fra forskjellige kilder.
- Anvendelser av kroppsspråkanalyse: Kroppsspråkanalyse finner anvendelser i forskjellige domener, inkludert psykologi, mental helse, menneske-maskin-interaksjoner og virtuell virkelighet. For eksempel, innen psykologi, kan kroppsspråkanalyse brukes til å studere emosjonelle reaksjoner under spesifikke sosiale situasjoner. I menneske-maskin-interaksjoner kan det muliggjøre utvikling av mer intuitive og empatiske grensesnitt ved å tilpasse svar basert på følelsene som uttrykkes av brukere.
Kroppsspråkanalyse er en lovende tilnærming innen følelsesdeteksjon, og fanger opp emosjonelle signaler uttrykt gjennom kroppsbevegelser og gester. Kunstig intelligens-teknikker, inkludert maskinlæring og nevrale nettverksmodellering, muliggjør utvinning av meningsfulle funksjoner og prediksjon av følelser fra kroppsspråk. Ved å integrere kroppsspråk med andre modaliteter, kan nøyaktigheten og påliteligheten til følelsesdeteksjon forbedres. Anvendelsene av kroppsspråkanalyse er enorme, alt fra psykologi til menneske-maskin-interaksjon.
Ansiktsuttrykksanalyse
Ansiktsuttrykksanalyse er en vanlig tilnærming for følelsesregistrering. Den er avhengig av å forstå den visuelle informasjonen som finnes i menneskelige ansiktsuttrykk, som ansiktsmuskelbevegelser, formendringer og teksturvariasjoner. Kunstig intelligens-teknikker, spesielt datasyn og maskinlæring, har ført til betydelige fremskritt på dette feltet.
- Ansiktsgjenkjenning: Det første trinnet i ansiktsuttrykksanalyse er å oppdage og lokalisere ansikter i en bilde- eller videosekvens. Ansiktsdeteksjonsalgoritmer basert på geometriske modeller, for eksempel Haar-kaskader-modellen, eller maskinlæringsbaserte tilnærminger, for eksempel konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), har blitt brukt til å utføre denne oppgaven. Spesielt CNN-er har vist overlegen ytelse på grunn av deres evne til automatisk å trekke ut diskriminerende funksjoner fra bilder.
- Ansiktstrekk: Når ansikter er oppdaget, er det viktig å trekke ut relevante trekk fra ansiktsuttrykk. Ulike tilnærminger har blitt brukt for å representere disse funksjonene, inkludert:
- Geometriske beskrivelser: Disse beskrivelsene fanger opp de relative posisjonene til landemerker i ansiktet, som øyne, øyenbryn, nese og munn. Algoritmer som fiducial landemerke-deteksjon og formvektorrepresentasjon har blitt brukt for å trekke ut disse deskriptorene.
- Bevegelsesbaserte deskriptorer: Disse beskrivelsene fanger opp de tidsmessige variasjonene i ansiktsuttrykk, med fokus på endringer i posisjonen og intensiteten til ansikts landemerker over tid. Teknikker som optisk flyt og landemerkesporing har blitt brukt for å trekke ut disse beskrivelsene.
- Maskinlæringsbaserte deskriptorer: Konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) har blitt mye brukt for å automatisk trekke ut diskriminerende trekk fra ansiktsuttrykk. Forhåndsutdannede modeller som VGGFace, Inception-ResNet eller arkitekturer spesielt designet for følelsesgjenkjenning har gjort det mulig å oppnå rike og informative representasjoner av ansiktsuttrykk
- Følelsesgjenkjenning: Når funksjonene er trukket ut, kan ulike maskinlæringstilnærminger brukes for følelsesgjenkjenning fra ansiktsuttrykk. Disse tilnærmingene inkluderer:
- Tradisjonelle klassifikatorer: Tradisjonelle klassifiseringsalgoritmer, som Support Vector Machines (SVMs) og lineære klassifikatorer, har blitt brukt til å forutsi emosjonelle tilstander fra de ekstraherte funksjonene.
- Dype nevrale nettverk: Dype nevrale nettverk, spesielt konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) og tilbakevendende nevrale nettverk (RNN), har vist bemerkelsesverdig ytelse i følelsesgjenkjenning fra ansiktsuttrykk. Disse nettverkene kan lære svært diskriminerende representasjoner av ansiktsuttrykk ved å utnytte den romlige og tidsmessige strukturen og mønstrene i dataene.
- Datasett: Flere datasett er utviklet og brukt av forskningsmiljøet for å trene og evaluere modeller for ansiktsuttrykksdeteksjon. Noen ofte brukte datasett inkluderer CK+ (Extended Cohn-Kanade dataset), MMI (Multimedia Understanding Group database), AffectNet og FER2013 (Facial Expression Recognition 2013).
Perspektiver og fremtidige utfordringer: Mens det er gjort betydelige fremskritt i ansiktsuttrykksanalyse for følelsesgjenkjenning, vedvarer utfordringene. Store utfordringer inkluderer:
- Interindividuell variasjon: Ansiktsuttrykk kan variere betydelig fra person til person, noe som gjør oppgaven med følelsesgjenkjenning og gjenkjenning mer kompleks. Det må utvikles robuste strategier for å ta høyde for denne variasjonen.
- Skjevde treningsdata: Maskinlæringsmodeller kan påvirkes av skjevheter som finnes i treningsdataene, noe som kan føre til partiske eller ikke-generaliserbare resultater. Tilnærminger for å samle inn mer balanserte treningsdata og skjevhetskorrigeringsteknikker er nødvendig.
- Deteksjon av mikrouttrykk: Mikrouttrykk er svært korte ansiktsuttrykk som kan gi viktig innsikt i følte følelser. Nøyaktig deteksjon og gjenkjennelse av disse mikrouttrykkene utgjør en stor utfordring og krever avanserte teknikker.
- Modelltolkbarhet: AI-modeller som brukes for følelsesdeteksjon må kunne tolkes for å forstå mønstrene og funksjonene som påvirker spådommer. Dette er spesielt viktig i felt som klinisk psykologi, hvor presis tolkning av resultater er avgjørende.
Avslutningsvis er ansiktsuttrykksanalyse en vanlig tilnærming for følelsesdeteksjon fra multimediadata. Kunstig intelligens-teknikker, spesielt datasyn og maskinlæring, har vist lovende resultater på dette feltet. Imidlertid er det fortsatt tekniske og metodiske utfordringer, slik som interindividuell variasjon, skjevheter i treningsdata og mikro-ekspresjonsdeteksjon. Ytterligere forskning er nødvendig for å utvikle mer robuste og høyytelsesmetoder.
Perspektiver og framtidsutfordringer
Til tross for betydelig fremgang innen følelsesdeteksjon ved bruk av kunstig intelligens, er det fortsatt flere tekniske og metodiske utfordringer å ta tak i. Disse utfordringene inkluderer interindividuell variasjon i følelsesmessig uttrykk, behovet for godt kommenterte og balanserte datasett, og robustheten til modeller mot skjevheter introdusert av treningsdata. I tillegg er det fortsatt en stor utfordring å generalisere følelsesdeteksjonsmodeller til nye kulturer, kjønn og aldersgrupper.
For å takle disse utfordringene, kan hybride tilnærminger som kombinerer flere kilder til multimediedata, som stemme, kroppsspråk og ansiktsuttrykk, utforskes. Videre er det avgjørende å utvikle teknikker for forklarbarhet og åpenhet for bedre å forstå de underliggende prosessene i følelsesdeteksjon, fremme ansvarlig og etisk bruk av disse kunstige intelligensmodellene.
konklusjonen
Denne publikasjonen har gitt en grundig analyse av kunstig intelligens-teknikker som brukes for følelsesdeteksjon fra multimediedata. Resultatene viser at tilnærminger basert på maskinlæring, datasyn og signalbehandling har potensial til å forbedre følelsesdeteksjon, men tekniske og metodiske utfordringer vedvarer. Ytterligere forskning er nødvendig for å utvikle mer robuste metoder, adressere spesifikke utfordringer i virkelige scenarier for følelsesdeteksjon og sikre en etisk og ansvarlig bruk av disse teknologiene. Ved å utnytte mulighetene som kunstig intelligens gir, kan praktiske applikasjoner utvikles på ulike felt, alt fra klinisk psykologi til utforming av emosjonelt intelligente brukergrensesnitt.
Utvalgt bildekreditt: Andrea Piacquadio / Pexels
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Bil / elbiler, Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- ChartPrime. Hev handelsspillet ditt med ChartPrime. Tilgang her.
- BlockOffsets. Modernisering av eierskap for miljøkompensasjon. Tilgang her.
- kilde: https://dataconomy.com/2023/08/25/in-depth-analysis-of-artificial-intelligence-techniques-for-emotion-detection-state-of-the-art-approaches-and-perspectives/
- : har
- :er
- :hvor
- $OPP
- 1
- 2013
- a
- evne
- Om oss
- Logg inn
- nøyaktighet
- nøyaktig
- Oppnå
- oppnådd
- akustisk
- I tillegg
- adresse
- avansert
- forfremmelse
- fremskritt
- fordeler
- mot
- alder
- AI
- AI-modeller
- mål
- algoritmer
- også
- an
- analyse
- og
- sinne
- Søknad
- søknader
- tilnærming
- tilnærminger
- ER
- kunstig
- kunstig intelligens
- AS
- aspekter
- assosiert
- automatisere
- automatisk
- basert
- BE
- vært
- Bedre
- Bias
- forutinntatt
- skjevheter
- kroppen
- men
- by
- CAN
- fangst
- fanger
- fange
- utfordre
- utfordringer
- Endringer
- klassifisering
- Klinisk
- Samle
- kombinere
- kombinere
- Kom
- Felles
- vanligvis
- samfunnet
- komplekse
- datamaskin
- Datamaskin syn
- konklusjon
- innhold
- kontinuerlig
- kunne
- kreditt
- avgjørende
- dato
- Database
- datasett
- avgjørelse
- dyp
- dyp læring
- dype nevrale nettverk
- demonstrere
- avhengig
- utforming
- designet
- detaljert
- oppdaget
- Gjenkjenning
- utvikle
- utviklet
- Utvikling
- forskjellig
- differensiere
- dimensjoner
- diskutere
- distribusjon
- domener
- to
- varighet
- under
- hver enkelt
- følelser
- ansatt
- muliggjøre
- aktivert
- energi
- forbedre
- forbedret
- styrke
- sikre
- avgjørende
- etc
- etisk
- evaluere
- undersøke
- eksempel
- Kjøreglede
- Forklarbarhet
- utforsket
- uttrykte
- uttrykk
- uttrykkene
- omfattende
- trekke ut
- utdrag
- øyne
- Face
- ansikter
- ansikts
- Trekk
- Egenskaper
- felt
- Felt
- funn
- Først
- flyten
- fokusering
- Til
- Foundations
- Frekvens
- fra
- fundamental
- videre
- Dess
- fusjon
- framtid
- Gruppe
- Gruppens
- Ha
- Helse
- høy ytelse
- svært
- Men
- HTTPS
- menneskelig
- Hybrid
- identifisering
- bilde
- bilder
- viktig
- forbedre
- forbedret
- in
- dyptgående
- inkludere
- Inkludert
- økende
- påvirket
- å påvirke
- informasjon
- informative
- innsikt
- integrere
- Integrering
- Intelligens
- Intelligent
- interaksjon
- interaksjoner
- interesse
- grensesnitt
- tolkning
- inn
- introdusert
- intuitiv
- involvere
- IT
- ledd
- jpg
- landemerke
- Språk
- siste
- føre
- LÆRE
- læring
- Led
- utnytte
- begrensninger
- maskin
- maskinlæring
- Maskinlæringsteknikker
- maskiner
- laget
- større
- Making
- Kan..
- meningsfylt
- mental
- Mental Helse
- metode
- metoder
- modaliteter
- modell
- modellering
- modeller
- modifisere
- mer
- mest
- bevegelse
- munn
- bevegelser
- multimedia
- flere
- Trenger
- nødvendig
- nettverk
- nettverk
- neural
- nevrale nettverket
- nevrale nettverk
- Ny
- nese
- å skaffe seg
- of
- tilbudt
- ofte
- on
- gang
- åpner
- Muligheter
- or
- Annen
- enn
- parametere
- Spesielt
- spesielt
- mønstre
- utføre
- ytelse
- person
- prospektet
- Tonehøyde
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- posisjon
- stillinger
- muligheter
- mulig
- potensiell
- Praktisk
- praktiske anvendelser
- presis
- forutsi
- prediksjon
- Spådommer
- presentere
- gaver
- Problem
- Prosesser
- prosessering
- Progress
- lovende
- fremme
- prospekter
- gi
- forutsatt
- gir
- gi
- Psykologi
- Utgivelse
- spenner
- Sats
- virkelige verden
- Reality
- anerkjennelse
- innspilling
- Gjenspeiler
- i slekt
- slektning
- relevant
- pålitelighet
- forblir
- bemerkelsesverdig
- representere
- representasjon
- representerer
- krever
- Krever
- forskning
- forskning fellesskap
- resonans
- svar
- ansvarlig
- Resultater
- Rich
- robust
- robusthet
- scenarier
- segmentering
- sensorer
- Sequence
- flere
- Form
- vist
- Signal
- signaler
- signifikant
- betydelig
- situasjoner
- selskap
- noen
- Kilder
- spesifikk
- spesielt
- Spectral
- tale
- Tilstand
- state-of-the-art
- Stater
- Trinn
- Still
- strategier
- styrker
- struktur
- Studer
- slik
- overlegen
- støtte
- takle
- Oppgave
- Teknisk
- teknikker
- Technologies
- Det
- De
- deres
- Der.
- Disse
- de
- denne
- Gjennom
- tid
- til
- Sporing
- tradisjonelle
- Tog
- trent
- Kurs
- Åpenhet
- typisk
- underliggende
- forstå
- forståelse
- bruke
- brukt
- Bruker
- Brukere
- ved hjelp av
- ulike
- enorme
- veldig
- video
- videoer
- virtuelle
- Virtuell virkelighet
- syn
- Voice
- hvilken
- mens
- allment
- med
- zephyrnet