Точне виявлення та розпізнавання людських емоцій є серйозною проблемою в різних сферах, включаючи психологію, взаємодію людини з комп’ютером і психічне здоров’я. Розвиток штучного інтелекту надає нові можливості для автоматизації цих процесів шляхом використання мультимедійних даних, таких як голос, мова тіла та вираз обличчя. Ця публікація містить поглиблений аналіз останніх методів штучного інтелекту, які використовуються для виявлення емоцій, надаючи докладні технічні пояснення, обговорюючи їхні переваги та обмеження, а також визначаючи майбутні перспективи для кращого розуміння та використання цих методів.
Точне визначення людських емоцій є складним і багатовимірним викликом, який викликає все більший інтерес у сфері штучного інтелекту. Методи машинного навчання, комп’ютерного зору та обробки сигналів були широко досліджені для вирішення цієї проблеми шляхом використання інформації з різних джерел мультимедійних даних. Ця публікація має на меті забезпечити поглиблений аналіз найбільш релевантних методів штучного інтелекту, заглибившись у їхні технічні основи, дослідивши їхні сильні сторони та обмеження, а також виявивши майбутні перспективи покращеного розуміння та застосування цих методів.
Поглиблений аналіз методів штучного інтелекту для виявлення емоцій
Аналіз голосу
Аналіз голосу є поширеним методом виявлення емоцій. Емоції можна виразити за допомогою різних акустичних і просодичних особливостей, присутніх у голосовому сигналі. Методи машинного навчання, включаючи глибокі нейронні мережі та акустичні моделі, часто використовуються для вилучення цих ознак і прогнозування емоційних станів.
- Акустичні характеристики: Акустичні характеристики включають такі параметри, як основна частота, енергія, спектральний вміст і форманти. Основна частота пов’язана з висотою голосу та може надати інформацію про емоційний стан. Енергія відображає інтенсивність голосового сигналу і може бути використана для визначення варіацій виразності. Спектральний вміст представляє частотний розподіл енергії в голосовому сигналі, тоді як форманти є резонансними піками в голосовому тракті та можуть використовуватися для диференціації емоцій.
- Просодичні особливості: просодичні особливості пов’язані з мелодичними та ритмічними аспектами мовлення. Вони включають такі параметри, як тривалість, інтенсивність і коливання частоти. Емоції можуть змінювати ці просодичні особливості, наприклад, збільшуючи швидкість мови під час емоційного хвилювання або подовжуючи паузи під час смутку.
- Моделі машинного навчання: моделі машинного навчання, такі як опорні векторні машини, рекурентні нейронні мережі та згорточні нейронні мережі, використовуються для прогнозування емоційних станів на основі акустичних і просодичних характеристик, витягнутих із голосу. Ці моделі можна навчити на анотованих наборах даних, де кожен голосовий запис пов’язаний із певною емоцією. Техніки глибокого навчання особливо відзначилися у виявленні емоцій за голосом.
Аналіз мови тіла
Аналіз мови тіла є ключовим підходом у виявленні емоцій, оскільки він фіксує емоційні сигнали, виражені через рухи тіла, жести та пози. Використання методів штучного інтелекту для аналізу мови тіла відкриває нові можливості для точного виявлення емоцій і покращення взаємодії людини з машиною.
- Вилучення особливостей мови тіла. Фундаментальним кроком у аналізі мови тіла є вилучення значущих ознак із даних руху. Цього можна досягти за допомогою різних методів, таких як аналіз руху, виявлення суглобів і тимчасова сегментація жестів. Дані про рух можуть надходити з різних джерел, зокрема відео, датчиків руху та технологій віртуальної реальності.
- Моделювання мови тіла за допомогою машинного навчання: після виділення функцій мови тіла можна використовувати моделі машинного навчання для вивчення та прогнозування емоцій на основі цих даних. Повторювані нейронні мережі (RNN) зазвичай використовуються для захоплення часових залежностей у послідовності руху. Моделі глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN), також можна використовувати для вилучення дискримінаційних ознак із даних руху.
- Виявлення емоцій за мовою тіла: коли модель пройшла навчання, її можна використовувати для виявлення емоцій за сигналами мови тіла. Це може включати класифікацію окремих емоцій, таких як радість, смуток, гнів тощо, або прогноз безперервних емоційних вимірів, таких як емоційна інтенсивність. Навчання моделей виявлення емоцій за мовою тіла зазвичай потребує анотованих наборів даних, де жести пов’язані з певними емоційними станами.
- Інтеграція мови тіла з іншими модальностями: щоб досягти більш точного виявлення емоцій, прийнято інтегрувати мову тіла з іншими модальностями, такими як голос і міміка. Поєднуючи інформацію з кількох мультимедійних джерел, можна підвищити стійкість і надійність виявлення емоцій. Цього можна досягти за допомогою підходів об’єднання даних, таких як об’єднання рішень або об’єднання функцій, які об’єднують інформацію з різних джерел.
- Застосування аналізу мови тіла. Аналіз мови тіла знаходить застосування в різних областях, включаючи психологію, психічне здоров’я, взаємодію людини з машиною та віртуальну реальність. Наприклад, у галузі психології аналіз мови тіла можна використовувати для вивчення емоційних реакцій під час конкретних соціальних ситуацій. У взаємодії між людиною та машиною це може уможливити розробку більш інтуїтивно зрозумілих і чуйних інтерфейсів шляхом адаптації відповідей на основі емоцій, виражених користувачами.
Аналіз мови тіла є багатообіцяючим підходом до виявлення емоцій, вловлюючи емоційні сигнали, виражені через рухи тіла та жести. Методи штучного інтелекту, включаючи машинне навчання та моделювання нейронної мережі, дозволяють виділяти значущі характеристики та передбачати емоції з мови тіла. Інтегруючи мову тіла з іншими модальностями, можна підвищити точність і надійність виявлення емоцій. Застосування аналізу мови тіла широкі, від психології до взаємодії людини з машиною.
Аналіз виразу обличчя
Аналіз виразу обличчя є поширеним підходом для виявлення емоцій. Він ґрунтується на розумінні візуальної інформації, присутньої у виразі обличчя людини, такої як рухи м’язів обличчя, зміни форми та варіації текстури. Технології штучного інтелекту, зокрема комп’ютерне зір і машинне навчання, призвели до значного прогресу в цій галузі.
- Розпізнавання обличчя. Першим кроком аналізу виразу обличчя є виявлення та визначення місцезнаходження облич на зображенні чи відео. Для виконання цього завдання використовувалися алгоритми виявлення облич, засновані на геометричних моделях, таких як каскадна модель Хаара, або підходи на основі машинного навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN). CNN, зокрема, продемонстрували чудову продуктивність завдяки своїй здатності автоматично виділяти дискримінаційні ознаки із зображень.
- Виділення рис обличчя: після виявлення облич важливо виділити відповідні риси з виразу обличчя. Для представлення цих функцій використовувалися різні підходи, зокрема:
- Геометричні дескриптори: ці дескриптори фіксують відносне розташування орієнтирів обличчя, таких як очі, брови, ніс і рот. Для виділення цих дескрипторів використовувалися такі алгоритми, як виявлення опорних орієнтирів і векторне представлення форми.
- Дескриптори на основі руху: ці дескриптори фіксують часові варіації виразу обличчя, зосереджуючись на змінах положення та інтенсивності орієнтирів обличчя з часом. Для отримання цих дескрипторів використовувалися такі методи, як оптичний потік і відстеження орієнтирів.
- Дескриптори на основі машинного навчання: згорткові нейронні мережі (CNN) широко використовуються для автоматичного виділення розрізнювальних ознак із виразу обличчя. Попередньо навчені моделі, такі як VGGFace, Inception-ResNet, або архітектури, спеціально розроблені для розпізнавання емоцій, дозволили отримати насичене та інформативне представлення виразів обличчя
- Розпізнавання емоцій: після виділення функцій можна використовувати різні підходи машинного навчання для розпізнавання емоцій за виразом обличчя. Ці підходи включають:
- Традиційні класифікатори: Традиційні алгоритми класифікації, такі як опорні векторні машини (SVM) і лінійні класифікатори, використовувалися для прогнозування емоційних станів на основі виділених ознак.
- Глибинні нейронні мережі. Глибинні нейронні мережі, зокрема згорткові нейронні мережі (CNN) і рекурентні нейронні мережі (RNN), показали надзвичайну продуктивність у розпізнаванні емоцій за виразом обличчя. Ці мережі можуть вивчати високодискримінаційні представлення виразів обличчя, використовуючи просторово-часову структуру та шаблони в даних.
- Набори даних: кілька наборів даних було розроблено та використано дослідницькою спільнотою для навчання та оцінки моделей визначення виразу обличчя. Деякі часто використовувані набори даних включають CK+ (розширений набір даних Cohn-Kanade), MMI (база даних Multimedia Understanding Group), AffectNet і FER2013 (Facial Expression Recognition 2013).
Перспективи та майбутні виклики: Хоча було досягнуто значного прогресу в аналізі виразу обличчя для виявлення емоцій, проблеми залишаються. Основні проблеми включають:
- Міжіндивідуальна мінливість: вираз обличчя може значно відрізнятися від людини до людини, що ускладнює завдання виявлення та розпізнавання емоцій. Для врахування цієї мінливості необхідно розробити надійні стратегії.
- Упереджені навчальні дані: на моделі машинного навчання можуть впливати упереджені дані в навчальних даних, що може призвести до упереджених або неузагальнених результатів. Потрібні підходи для збору більш збалансованих тренувальних даних і методи корекції зміщення.
- Виявлення мікровиразів: мікровирази – це дуже короткі вирази обличчя, які можуть надати важливу інформацію про емоції, які ви відчуваєте. Точне виявлення та розпізнавання цих мікровиразів є серйозною проблемою та вимагає передових методів.
- Інтерпретативність моделі: моделі штучного інтелекту, які використовуються для виявлення емоцій, повинні бути інтерпретованими, щоб зрозуміти закономірності та особливості, що впливають на прогнози. Це особливо важливо в таких галузях, як клінічна психологія, де важлива точна інтерпретація результатів.
Підсумовуючи, аналіз виразу обличчя є поширеним підходом для виявлення емоцій із мультимедійних даних. Технології штучного інтелекту, зокрема комп’ютерне зір і машинне навчання, показали багатообіцяючі результати в цій галузі. Проте все ще існують технічні та методологічні проблеми, такі як міжіндивідуальна варіабельність, упередження в навчальних даних і виявлення мікровиразів. Потрібні подальші дослідження для розробки більш надійних і високоефективних методів.
Перспективи та майбутні виклики
Незважаючи на значний прогрес у виявленні емоцій за допомогою штучного інтелекту, все ще існує кілька технічних і методологічних проблем, які необхідно вирішити. Ці виклики включають міжіндивідуальну мінливість емоційного вираження, потребу в добре анотованих і збалансованих наборах даних, а також надійність моделей проти упереджень, внесених навчальними даними. Крім того, узагальнення моделей виявлення емоцій для нових культур, статі та вікових груп залишається серйозною проблемою.
Щоб подолати ці проблеми, можна досліджувати гібридні підходи, які поєднують кілька джерел мультимедійних даних, таких як голос, мова тіла та вираз обличчя. Крім того, надзвичайно важливо розробити методи пояснення та прозорості, щоб краще зрозуміти основні процеси виявлення емоцій, сприяючи відповідальному та етичному використанню цих моделей штучного інтелекту.
Висновок
Ця публікація містить поглиблений аналіз методів штучного інтелекту, які використовуються для виявлення емоцій із мультимедійних даних. Результати демонструють, що підходи, засновані на машинному навчанні, комп’ютерному зорі та обробці сигналів, мають потенціал для покращення виявлення емоцій, але технічні та методологічні проблеми залишаються. Потрібні подальші дослідження для розробки надійніших методів, вирішення конкретних проблем у сценаріях виявлення емоцій у реальному світі та забезпечення етичного та відповідального використання цих технологій. Використовуючи можливості, які пропонує штучний інтелект, можна розробляти практичні програми в різних сферах, починаючи від клінічної психології і закінчуючи розробкою емоційно інтелектуальних інтерфейсів користувача.
Кредит за обране зображення: Андреа Піакуадіо / Pexels
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. Автомобільні / електромобілі, вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- ChartPrime. Розвивайте свою торгову гру за допомогою ChartPrime. Доступ тут.
- BlockOffsets. Модернізація екологічної компенсаційної власності. Доступ тут.
- джерело: https://dataconomy.com/2023/08/25/in-depth-analysis-of-artificial-intelligence-techniques-for-emotion-detection-state-of-the-art-approaches-and-perspectives/
- : має
- :є
- :де
- $UP
- 1
- 2013
- a
- здатність
- МЕНЮ
- рахунки
- точність
- точний
- Achieve
- досягнутий
- акустичний
- Додатково
- адреса
- просунутий
- просування
- досягнення
- Переваги
- проти
- вік
- AI
- Моделі AI
- Цілі
- алгоритми
- Також
- an
- аналіз
- та
- гнів
- додаток
- застосування
- підхід
- підходи
- ЕСТЬ
- штучний
- штучний інтелект
- AS
- аспекти
- асоційований
- автоматизувати
- автоматично
- заснований
- BE
- було
- Краще
- зміщення
- упереджений
- упередження
- тіло
- але
- by
- CAN
- захоплення
- захвати
- захопивши
- виклик
- проблеми
- Зміни
- класифікація
- Клінічний
- Збір
- об'єднувати
- об'єднання
- Приходити
- загальний
- зазвичай
- співтовариство
- комплекс
- комп'ютер
- Комп'ютерне бачення
- висновок
- зміст
- безперервний
- може
- кредит
- вирішальне значення
- дані
- Database
- набори даних
- рішення
- глибокий
- глибоке навчання
- глибокі нейронні мережі
- демонструвати
- залежно
- дизайн
- призначений
- докладно
- виявлено
- Виявлення
- розвивати
- розвиненою
- розробка
- різний
- диференціювати
- розміри
- обговорення
- розподіл
- домени
- два
- тривалість
- під час
- кожен
- емоції
- працевлаштований
- включіть
- включений
- енергія
- підвищувати
- підвищена
- підвищення
- забезпечувати
- істотний
- і т.д.
- етичний
- оцінювати
- Вивчення
- приклад
- Збудження
- Пояснюваність
- Розвіданий
- виражений
- вираз
- вирази
- широко
- витяг
- видобуток
- очі
- Face
- особи
- лицьової
- особливість
- риси
- поле
- Поля
- знахідки
- Перший
- потік
- фокусування
- для
- Підвалини
- частота
- від
- фундаментальний
- далі
- Крім того
- злиття
- майбутнє
- Group
- Групи
- Мати
- здоров'я
- висока продуктивність
- дуже
- Однак
- HTTPS
- людина
- гібрид
- ідентифікує
- зображення
- зображень
- важливо
- удосконалювати
- поліпшений
- in
- поглиблений
- включати
- У тому числі
- зростаючий
- під впливом
- впливаючи
- інформація
- інформативний
- розуміння
- інтегрувати
- Інтеграція
- Інтелект
- Розумний
- взаємодія
- Взаємодії
- інтерес
- Інтерфейси
- інтерпретація
- в
- введені
- інтуїтивний
- залучати
- IT
- спільна
- JPG
- орієнтир
- мова
- останній
- вести
- УЧИТЬСЯ
- вивчення
- Led
- використання
- недоліки
- машина
- навчання за допомогою машини
- Техніка машинного навчання
- Машинки для перманенту
- made
- основний
- Робить
- Може..
- значущим
- психічний
- Психічне здоров'я
- метод
- методика
- модальності
- модель
- моделювання
- Моделі
- змінювати
- більше
- найбільш
- рух
- рот
- руху
- мультимедіа
- множинний
- Необхідність
- необхідний
- мережу
- мереж
- Нейронний
- нейронної мережі
- нейронні мережі
- Нові
- ніс
- отримання
- of
- запропонований
- часто
- on
- один раз
- Відкриється
- Можливості
- or
- Інше
- над
- параметри
- приватність
- особливо
- моделі
- виконувати
- продуктивність
- людина
- перспективи
- Крок
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- положення
- позиції
- можливостей
- це можливо
- потенціал
- Практичний
- практичне застосування
- необхідність
- передбачати
- прогноз
- Прогнози
- представити
- подарунки
- Проблема
- процеси
- обробка
- прогрес
- перспективний
- сприяння
- перспективи
- забезпечувати
- за умови
- забезпечує
- забезпечення
- Психологія
- Публікація
- ранжування
- ставка
- Реальний світ
- Реальність
- визнання
- запис
- Відображає
- пов'язаний
- відносний
- доречний
- надійність
- залишається
- чудовий
- представляти
- подання
- представляє
- вимагати
- Вимагається
- дослідження
- Дослідницьке співтовариство
- резонанс
- відповіді
- відповідальний
- результати
- Багаті
- міцний
- стійкість
- сценарії
- сегментація
- датчиків
- Послідовність
- кілька
- Форма
- показаний
- Сигнал
- сигнали
- значний
- істотно
- ситуацій
- соціальна
- деякі
- Джерела
- конкретний
- конкретно
- Спектральний
- мова
- стан
- впроваджений
- Штати
- Крок
- Як і раніше
- стратегії
- сильні сторони
- структура
- Вивчення
- такі
- чудовий
- підтримка
- снасті
- Завдання
- технічний
- методи
- Технології
- Що
- Команда
- їх
- Там.
- Ці
- вони
- це
- через
- час
- до
- Відстеження
- традиційний
- поїзд
- навчений
- Навчання
- прозорість
- типово
- що лежить в основі
- розуміти
- розуміння
- використання
- використовуваний
- користувач
- користувачі
- використання
- різний
- величезний
- дуже
- Відео
- Відео
- Віртуальний
- Віртуальна реальність
- бачення
- Голос
- який
- в той час як
- широко
- з
- зефірнет