Dokładne wykrywanie i rozpoznawanie ludzkich emocji stanowi poważne wyzwanie w różnych dziedzinach, w tym w psychologii, interakcji człowiek-komputer i zdrowiu psychicznym. Rozwój sztucznej inteligencji stwarza nowe możliwości automatyzacji tych procesów poprzez wykorzystanie danych multimedialnych, takich jak głos, mowa ciała i mimika. Niniejsza publikacja przedstawia dogłębną analizę najnowszych technik sztucznej inteligencji wykorzystywanych do wykrywania emocji, dostarczając szczegółowych wyjaśnień technicznych, omawiając ich zalety i ograniczenia oraz identyfikując przyszłe perspektywy dla lepszego zrozumienia i wykorzystania tych metod.
Dokładne wykrywanie ludzkich emocji to złożone i wielowymiarowe wyzwanie, które cieszy się coraz większym zainteresowaniem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Aby rozwiązać ten problem, szeroko zbadano techniki uczenia maszynowego, widzenia komputerowego i przetwarzania sygnałów, wykorzystując informacje z różnych źródeł danych multimedialnych. Niniejsza publikacja ma na celu dogłębną analizę najważniejszych technik sztucznej inteligencji, zagłębienie się w ich podstawy techniczne, zbadanie ich mocnych i ograniczeń oraz określenie przyszłych perspektyw lepszego zrozumienia i zastosowania tych metod.
Dogłębna analiza technik sztucznej inteligencji do wykrywania emocji
Analiza głosu
Analiza głosu jest powszechnie stosowaną metodą wykrywania emocji. Emocje można wyrazić poprzez różne cechy akustyczne i prozodyczne obecne w sygnale wokalnym. Do wydobywania tych cech i przewidywania stanów emocjonalnych często wykorzystuje się techniki uczenia maszynowego, w tym głębokie sieci neuronowe i modele akustyczne.
- Cechy akustyczne: Cechy akustyczne obejmują parametry takie jak częstotliwość podstawowa, energia, zawartość widmowa i formanty. Częstotliwość podstawowa jest powiązana z wysokością głosu i może dostarczyć informacji o stanie emocjonalnym. Energia odzwierciedla intensywność sygnału wokalnego i może być wykorzystywana do wykrywania zmian w ekspresji. Zawartość widmowa reprezentuje rozkład energii częstotliwości w sygnale wokalnym, podczas gdy formanty to szczyty rezonansu w traktie głosowym i można je wykorzystać do różnicowania emocji.
- Cechy prozodyczne: Cechy prozodyczne są związane z melodycznymi i rytmicznymi aspektami mowy. Obejmują one takie parametry, jak czas trwania, intensywność i zmiany częstotliwości. Emocje mogą modyfikować te cechy prozodyczne, na przykład zwiększając tempo mówienia podczas emocjonalnego podniecenia lub wydłużając pauzy podczas smutku.
- Modele uczenia maszynowego: modele uczenia maszynowego, takie jak maszyny wektorów nośnych, rekurencyjne sieci neuronowe i splotowe sieci neuronowe, służą do przewidywania stanów emocjonalnych na podstawie cech akustycznych i prozodycznych wyodrębnionych z głosu. Modele te można trenować na zbiorach danych z adnotacjami, gdzie każde nagranie wokalne jest powiązane z określoną emocją. Techniki głębokiego uczenia się szczególnie sprawdziły się w wykrywaniu emocji na podstawie głosu.
Analiza mowy ciała
Analiza mowy ciała jest kluczową metodą wykrywania emocji, ponieważ wychwytuje sygnały emocjonalne wyrażane poprzez ruchy ciała, gesty i postawy. Zastosowanie technik sztucznej inteligencji do analizy mowy ciała otwiera nowe możliwości dokładnego wykrywania emocji i usprawniania interakcji człowiek-maszyna.
- Ekstrakcja cech mowy ciała: Podstawowym krokiem w analizie mowy ciała jest wyodrębnienie znaczących cech z danych dotyczących ruchu. Można to osiągnąć za pomocą różnych technik, takich jak analiza ruchu, wykrywanie stawów i czasowa segmentacja gestów. Dane o ruchu mogą pochodzić z różnych źródeł, w tym z filmów, czujników ruchu i technologii rzeczywistości wirtualnej.
- Modelowanie mowy ciała za pomocą uczenia maszynowego: po wyodrębnieniu cech mowy ciała modele uczenia maszynowego można wykorzystać do uczenia się i przewidywania emocji na podstawie tych danych. Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) są powszechnie stosowane do przechwytywania zależności czasowych w sekwencjach ruchu. Modele głębokiego uczenia się, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), można również zastosować do wyodrębnienia cech dyskryminacyjnych z danych dotyczących ruchu.
- Wykrywanie emocji na podstawie mowy ciała: po przeszkoleniu modelu można go używać do wykrywania emocji na podstawie sygnałów mowy ciała. Może to obejmować klasyfikację odrębnych emocji, takich jak radość, smutek, złość itp., lub przewidywanie ciągłych wymiarów emocjonalnych, takich jak intensywność emocjonalna. Trenowanie modeli wykrywania emocji na podstawie mowy ciała zazwyczaj wymaga zestawów danych z adnotacjami, w których gesty są powiązane z określonymi stanami emocjonalnymi.
- Integracja mowy ciała z innymi modalnościami: Aby uzyskać dokładniejsze wykrywanie emocji, często łączy się mowę ciała z innymi modalnościami, takimi jak głos i mimika. Łącząc informacje z wielu źródeł multimedialnych, można zwiększyć niezawodność i niezawodność wykrywania emocji. Można to osiągnąć stosując podejścia polegające na fuzji danych, takie jak fuzja decyzji lub fuzja cech, które łączą informacje z różnych źródeł.
- Zastosowania analizy mowy ciała: Analiza mowy ciała znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach, w tym w psychologii, zdrowiu psychicznym, interakcjach człowiek-maszyna i rzeczywistości wirtualnej. Na przykład w psychologii analizę mowy ciała można wykorzystać do badania reakcji emocjonalnych w określonych sytuacjach społecznych. W interakcjach człowiek-maszyna może umożliwić rozwój bardziej intuicyjnych i empatycznych interfejsów poprzez dostosowywanie reakcji w oparciu o emocje wyrażane przez użytkowników.
Analiza mowy ciała jest obiecującą metodą wykrywania emocji, polegającą na wychwytywaniu sygnałów emocjonalnych wyrażanych poprzez ruchy ciała i gesty. Techniki sztucznej inteligencji, w tym uczenie maszynowe i modelowanie sieci neuronowych, umożliwiają wydobywanie znaczących cech i przewidywanie emocji na podstawie mowy ciała. Integrując mowę ciała z innymi modalnościami, można poprawić dokładność i niezawodność wykrywania emocji. Zastosowania analizy mowy ciała są szerokie, począwszy od psychologii po interakcję człowiek-maszyna.
Analiza wyrazu twarzy
Analiza wyrazu twarzy jest powszechnie stosowaną metodą wykrywania emocji. Opiera się na zrozumieniu informacji wizualnych obecnych w wyrazie ludzkiej twarzy, takich jak ruchy mięśni twarzy, zmiany kształtu i zmiany tekstury. Techniki sztucznej inteligencji, zwłaszcza wizja komputerowa i uczenie maszynowe, doprowadziły do znaczących postępów w tej dziedzinie.
- Wykrywanie twarzy: Pierwszym krokiem w analizie wyrazu twarzy jest wykrycie i zlokalizowanie twarzy na obrazie lub sekwencji wideo. Do realizacji tego zadania wykorzystano algorytmy wykrywania twarzy oparte na modelach geometrycznych, takich jak model kaskadowy Haara, lub podejściach opartych na uczeniu maszynowym, takich jak splotowe sieci neuronowe (CNN). W szczególności CNN wykazały się doskonałą wydajnością dzięki zdolności automatycznego wyodrębniania cech wyróżniających z obrazów.
- Ekstrakcja cech twarzy: Po wykryciu twarzy konieczne jest wyodrębnienie odpowiednich cech z wyrazu twarzy. Do przedstawienia tych cech zastosowano różne podejścia, w tym:
- Deskryptory geometryczne: te deskryptory rejestrują względne położenie punktów orientacyjnych twarzy, takich jak oczy, brwi, nos i usta. Do wyodrębnienia tych deskryptorów wykorzystano algorytmy, takie jak wykrywanie punktów orientacyjnych i reprezentacja wektora kształtu.
- Deskryptory oparte na ruchu: te deskryptory rejestrują czasowe zmiany w wyrazie twarzy, koncentrując się na zmianach położenia i intensywności charakterystycznych punktów twarzy w czasie. Do wyodrębnienia tych deskryptorów wykorzystano techniki takie jak przepływ optyczny i śledzenie punktów orientacyjnych.
- Deskryptory oparte na uczeniu maszynowym: konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) są szeroko stosowane do automatycznego wyodrębniania cech wyróżniających z wyrazu twarzy. Wstępnie wytrenowane modele, takie jak VGGFace, Inception-ResNet lub architektury zaprojektowane specjalnie do rozpoznawania emocji, umożliwiły uzyskanie bogatych i pouczających reprezentacji wyrazu twarzy
- Rozpoznawanie emocji: po wyodrębnieniu cech można zastosować różne podejścia do uczenia maszynowego do rozpoznawania emocji na podstawie wyrazu twarzy. Podejścia te obejmują:
- Tradycyjne klasyfikatory: Tradycyjne algorytmy klasyfikacji, takie jak maszyny wektorów nośnych (SVM) i klasyfikatory liniowe, zostały wykorzystane do przewidywania stanów emocjonalnych na podstawie wyodrębnionych cech.
- Głębokie sieci neuronowe: Głębokie sieci neuronowe, w szczególności splotowe sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), wykazały niezwykłą skuteczność w rozpoznawaniu emocji na podstawie wyrazu twarzy. Sieci te mogą uczyć się wysoce dyskryminacyjnych reprezentacji wyrazu twarzy, wykorzystując strukturę i wzorce przestrzenno-czasowe danych.
- Zbiory danych: Społeczność naukowa opracowała i wykorzystała kilka zbiorów danych do szkolenia i oceny modeli wykrywania wyrazu twarzy. Niektóre powszechnie używane zbiory danych obejmują CK+ (rozszerzony zbiór danych Cohna-Kanade), MMI (baza danych Multimedia Understanding Group), AffectNet i FER2013 (rozpoznawanie wyrazu twarzy 2013).
Perspektywy i przyszłe wyzwania: Chociaż poczyniono znaczne postępy w analizie wyrazu twarzy w celu wykrywania emocji, wyzwania nadal istnieją. Główne wyzwania obejmują:
- Zmienność międzyosobnicza: Wyraz twarzy może znacznie różnić się w zależności od osoby, co utrudnia wykrywanie i rozpoznawanie emocji. Aby uwzględnić tę zmienność, należy opracować solidne strategie.
- Stronnicze dane szkoleniowe: na modele uczenia maszynowego mogą wpływać błędy obecne w danych szkoleniowych, co może prowadzić do stronniczych lub niemożliwych do uogólnienia wyników. Potrzebne są podejścia do gromadzenia bardziej zrównoważonych danych treningowych i techniki korekcji odchyleń.
- Wykrywanie mikroekspresji: Mikroekspresje to bardzo krótkie mimiki, które mogą dostarczyć ważnych informacji na temat odczuwanych emocji. Dokładne wykrywanie i rozpoznawanie tych mikroekspresji stanowi poważne wyzwanie i wymaga zaawansowanych technik.
- Interpretowalność modelu: modele sztucznej inteligencji stosowane do wykrywania emocji muszą umożliwiać interpretację, aby zrozumieć wzorce i cechy wpływające na przewidywania. Jest to szczególnie istotne w takich dziedzinach jak psychologia kliniczna, gdzie istotna jest precyzyjna interpretacja wyników.
Podsumowując, analiza wyrazu twarzy jest powszechnie stosowaną metodą wykrywania emocji na podstawie danych multimedialnych. Techniki sztucznej inteligencji, zwłaszcza wizja komputerowa i uczenie maszynowe, dały obiecujące wyniki w tej dziedzinie. Jednakże nadal istnieją wyzwania techniczne i metodologiczne, takie jak zmienność międzyosobnicza, błędy w danych szkoleniowych i wykrywanie mikroekspresji. Konieczne są dalsze badania, aby opracować bardziej niezawodne i wydajne metody.
Perspektywy i przyszłe wyzwania
Pomimo znacznego postępu w wykrywaniu emocji za pomocą sztucznej inteligencji, nadal pozostaje kilka wyzwań technicznych i metodologicznych, którym należy sprostać. Wyzwania te obejmują międzyosobniczą zmienność w ekspresji emocjonalnej, potrzebę dobrze opatrzonych adnotacjami i zrównoważonych zbiorów danych oraz odporność modeli na błędy systematyczne wprowadzane przez dane szkoleniowe. Ponadto głównym wyzwaniem pozostaje uogólnienie modeli wykrywania emocji na nowe kultury, płci i grupy wiekowe.
Aby stawić czoła tym wyzwaniom, można zbadać podejścia hybrydowe, które łączą wiele źródeł danych multimedialnych, takich jak głos, mowa ciała i mimika. Ponadto niezwykle istotne jest opracowanie technik zapewniających wyjaśnialność i przejrzystość, aby lepiej zrozumieć procesy leżące u podstaw wykrywania emocji, promując odpowiedzialne i etyczne wykorzystanie tych modeli sztucznej inteligencji.
Wnioski
Niniejsza publikacja zawiera dogłębną analizę technik sztucznej inteligencji wykorzystywanych do wykrywania emocji na podstawie danych multimedialnych. Wyniki pokazują, że podejścia oparte na uczeniu maszynowym, wizji komputerowej i przetwarzaniu sygnałów mogą potencjalnie ulepszyć wykrywanie emocji, jednak nadal istnieją wyzwania techniczne i metodologiczne. Konieczne są dalsze badania, aby opracować solidniejsze metody, sprostać konkretnym wyzwaniom w rzeczywistych scenariuszach wykrywania emocji oraz zapewnić etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie tych technologii. Wykorzystując możliwości, jakie oferuje sztuczna inteligencja, można rozwijać praktyczne zastosowania w różnych dziedzinach, od psychologii klinicznej po projektowanie inteligentnych emocjonalnie interfejsów użytkownika.
Polecane zdjęcie: Andrea Piacquadio / Pexels
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Motoryzacja / pojazdy elektryczne, Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- ChartPrime. Podnieś poziom swojej gry handlowej dzięki ChartPrime. Dostęp tutaj.
- Przesunięcia bloków. Modernizacja własności offsetu środowiskowego. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://dataconomy.com/2023/08/25/in-depth-analysis-of-artificial-intelligence-techniques-for-emotion-detection-state-of-the-art-approaches-and-perspectives/
- :ma
- :Jest
- :Gdzie
- $W GÓRĘ
- 1
- 2013
- a
- zdolność
- O nas
- Konto
- precyzja
- dokładny
- Osiągać
- osiągnięty
- akustyczny
- do tego
- adres
- zaawansowany
- postęp
- postępy
- Zalety
- przed
- wiek
- AI
- Modele AI
- Cele
- Algorytmy
- również
- an
- analiza
- i
- złość
- Zastosowanie
- aplikacje
- podejście
- awanse
- SĄ
- sztuczny
- sztuczna inteligencja
- AS
- aspekty
- powiązany
- zautomatyzować
- automatycznie
- na podstawie
- BE
- być
- Ulepsz Swój
- stronniczość
- stronniczy
- uprzedzenia
- ciało
- ale
- by
- CAN
- zdobyć
- przechwytuje
- Przechwytywanie
- wyzwanie
- wyzwania
- Zmiany
- klasyfikacja
- Kliniczne
- Zbieranie
- połączyć
- łączenie
- jak
- wspólny
- powszechnie
- społeczność
- kompleks
- komputer
- Wizja komputerowa
- konkluzja
- zawartość
- ciągły
- mógłby
- kredyt
- istotny
- dane
- Baza danych
- zbiory danych
- decyzja
- głęboko
- głęboka nauka
- głębokie sieci neuronowe
- wykazać
- Zależności
- Wnętrze
- zaprojektowany
- szczegółowe
- wykryte
- Wykrywanie
- rozwijać
- rozwinięty
- oprogramowania
- różne
- różnicować
- Wymiary
- Omawiając
- 分配
- domeny
- z powodu
- czas trwania
- podczas
- każdy
- emocje
- zatrudniony
- umożliwiać
- włączony
- energia
- wzmacniać
- wzmocnione
- wzmocnienie
- zapewnić
- niezbędny
- itp
- etyczny
- oceniać
- Badanie
- przykład
- Podniecenie
- Wyjaśnialność
- zbadane
- wyrażone
- wyrażenie
- wyrażeń
- obszernie
- wyciąg
- ekstrakcja
- Oczy
- Twarz
- twarze
- Twarzowy
- Cecha
- Korzyści
- pole
- Łąka
- znajduje
- i terminów, a
- pływ
- skupienie
- W razie zamówieenia projektu
- Fundamenty
- Częstotliwość
- od
- fundamentalny
- dalej
- Ponadto
- fuzja
- przyszłość
- Zarządzanie
- Grupy
- Have
- Zdrowie
- wysoka wydajność
- wysoko
- Jednak
- HTTPS
- człowiek
- Hybrydowy
- identyfikacja
- obraz
- zdjęcia
- ważny
- podnieść
- ulepszony
- in
- informacje
- zawierać
- Włącznie z
- wzrastający
- pod wpływem
- wpływanie
- Informacja
- informacyjny
- spostrzeżenia
- integrować
- Integracja
- Inteligencja
- Inteligentny
- wzajemne oddziaływanie
- Interakcje
- odsetki
- interfejsy
- interpretacja
- najnowszych
- wprowadzono
- intuicyjny
- angażować
- IT
- połączenie
- jpg
- punkt orientacyjny
- język
- firmy
- prowadzić
- UCZYĆ SIĘ
- nauka
- Doprowadziło
- lewarowanie
- Ograniczenia
- maszyna
- uczenie maszynowe
- Techniki uczenia maszynowego
- maszyny
- zrobiony
- poważny
- Dokonywanie
- Może..
- wymowny
- psychika
- Zdrowie psychiczne
- metoda
- metody
- modalności
- model
- modelowanie
- modele
- modyfikować
- jeszcze
- większość
- ruch
- usta
- Ruchy
- multimedialny
- wielokrotność
- Potrzebować
- potrzebne
- sieć
- sieci
- Nerwowy
- sieci neuronowe
- sieci neuronowe
- Nowości
- nos
- uzyskiwanie
- of
- oferowany
- często
- on
- pewnego razu
- otwiera
- Szanse
- or
- Inne
- koniec
- parametry
- szczególny
- szczególnie
- wzory
- wykonać
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- osoba
- perspektywy
- Smoła
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- position
- Pozycje
- możliwości
- możliwy
- potencjał
- Praktyczny
- Praktyczne zastosowania
- precyzyjny
- przewidzieć
- przepowiednia
- Przewidywania
- teraźniejszość
- prezenty
- Problem
- procesów
- przetwarzanie
- Postęp
- obiecujący
- promowanie
- horyzont
- zapewniać
- pod warunkiem,
- zapewnia
- że
- Psychologia
- Publikacja
- nośny
- Kurs
- Prawdziwy świat
- Rzeczywistość
- uznanie
- nagranie
- odzwierciedla
- związane z
- względny
- niezawodność
- szczątki
- znakomity
- reprezentować
- reprezentacja
- reprezentuje
- wymagać
- Wymaga
- Badania naukowe
- Społeczność Badania
- rezonans
- Odpowiedzi
- odpowiedzialny
- Efekt
- Bogaty
- krzepki
- krzepkość
- scenariusze
- segmentacja
- czujniki
- Sekwencja
- kilka
- Shape
- pokazane
- Signal
- Sygnały
- znaczący
- znacznie
- sytuacje
- Obserwuj Nas
- kilka
- Źródła
- specyficzny
- swoiście
- Widmowy
- przemówienie
- Stan
- state-of-the-art
- Zjednoczone
- Ewolucja krok po kroku
- Nadal
- strategie
- silne strony
- Struktura
- Badanie
- taki
- przełożony
- wsparcie
- sprzęt
- Zadanie
- Techniczny
- Techniki
- Technologies
- że
- Połączenia
- ich
- Tam.
- Te
- one
- to
- Przez
- czas
- do
- Śledzenie
- tradycyjny
- Pociąg
- przeszkolony
- Trening
- Przezroczystość
- zazwyczaj
- zasadniczy
- zrozumieć
- zrozumienie
- posługiwać się
- używany
- Użytkownik
- Użytkownicy
- za pomocą
- różnorodny
- Naprawiono
- początku.
- Wideo
- Filmy
- Wirtualny
- Wirtualna rzeczywistość
- wizja
- Głos
- który
- Podczas
- szeroko
- w
- zefirnet