नया शोध चेहरों का विश्लेषण करने के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का उपयोग करके गतिशील भावना पहचान की सटीकता और गति में सुधार करने के लिए एक विधि पेश करता है।चीन के शेनयांग में नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी के लानबो जू द्वारा किए गए कार्य में मानसिक स्वास्थ्य, मानव-कंप्यूटर संपर्क, सुरक्षा और अन्य क्षेत्रों के लिए अनुप्रयोग हो सकते हैं।

काम हैप्रकाशितमेंबायोमेट्रिक्स के अंतर्राष्ट्रीय जर्नल.

चेहरे के भाव गैर-मौखिक संचार का एक प्रमुख हिस्सा हैं, जो किसी व्यक्ति के बारे में सुराग प्रदान करते हैंभावनात्मक स्थिति.अब तक, भावना पहचान प्रणालियों ने स्थिर छवियों का उपयोग किया है, जिसका अर्थ है कि वे भावनाओं की बदलती प्रकृति को पकड़ नहीं सकते हैं क्योंकि वे बातचीत, साक्षात्कार या अन्य बातचीत के दौरान किसी व्यक्ति के चेहरे पर दिखाई देती हैं।जू का काम वीडियो अनुक्रमों पर ध्यान केंद्रित करके इसे संबोधित करता है।सिस्टम परिवर्तन को ट्रैक कर सकता हैचेहरे के भाववीडियो फ़्रेमों की एक श्रृंखला पर और फिर वास्तविक समय में किसी व्यक्ति की भावनाएं कैसे प्रकट होती हैं, इसका विस्तृत विश्लेषण प्रस्तुत करें।

हालाँकि, विश्लेषण से पहले, सिस्टम प्रमुख चेहरे की विशेषताओं को तेज करने के लिए एक एल्गोरिदम, "अराजक मेंढक छलांग एल्गोरिदम" लागू करता है।एल्गोरिदम डिजिटल छवियों में इष्टतम पैरामीटर खोजने के लिए मेंढकों के खोजपूर्ण व्यवहार की नकल करता है।मानवीय अभिव्यक्तियों के डेटासेट पर प्रशिक्षित सीएनएन दृष्टिकोण का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है, जो जू को प्रक्रिया करने की अनुमति देता हैदृश्य डेटाप्रशिक्षण डेटा के साथ प्रतिच्छेद करने वाली नई छवियों में पैटर्न को पहचानकर।से कई फ़्रेमों का विश्लेषण करकेवीडियो का हिस्सा, सिस्टम मुंह, आंखों और भौंहों की गतिविधियों को पकड़ सकता है, जो अक्सर भावनात्मक परिवर्तनों के सूक्ष्म लेकिन महत्वपूर्ण संकेतक होते हैं।

जू 99% तक की सटीकता की रिपोर्ट करता है, सिस्टम एक सेकंड के एक अंश के भीतर आउटपुट प्रदान करता है।ऐसी सटीकता और गति विभिन्न क्षेत्रों में वास्तविक समय में उपयोग के लिए आदर्श है जहां किसी अन्य व्यक्ति या टीम द्वारा व्यक्तिपरक मूल्यांकन की आवश्यकता के बिना भावनाओं का पता लगाना उपयोगी हो सकता है।इसके संभावित अनुप्रयोग कंप्यूटर इंटरैक्शन के साथ उपयोगकर्ता के अनुभवों को बेहतर बनाने में निहित हैं जहां कंप्यूटर उपयोगकर्ता की भावनात्मक स्थिति, जैसे हताशा, क्रोध या ऊब पर उचित प्रतिक्रिया दे सकता है।

यह प्रणाली प्रारंभिक मानवीय हस्तक्षेप के बिना लोगों में भावनात्मक विकारों की जांच करने में उपयोगी हो सकती है।इसका उपयोग बढ़ाने में भी किया जा सकता हैसुरक्षा प्रणालियाँ, संसाधनों तक पहुंच की इजाजत देता है लेकिन केवल उन लोगों के लिए जो एक विशेष भावनात्मक स्थिति में हैं और शायद नाराज या परेशान व्यक्ति के प्रवेश पर रोक लगाता है।इसी प्रणाली का उपयोग परिवहन प्रणालियों या यहां तक ​​कि किसी के अपने वाहन में चालक की थकान की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है।मनोरंजन और विपणन क्षेत्रों में भी ऐसे अनुप्रयोग देखने को मिल सकते हैं जहां भावनात्मक प्रतिक्रियाओं को समझने से सामग्री विकास, वितरण और उपभोक्ता जुड़ाव में सुधार हो सकता है।