新しい研究では、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して顔を分析し、動的感情認識の精度と速度を向上させる方法が導入されました。中国の瀋陽にあるノースイースタン大学の Lanbo Xu 氏が行った研究は、メンタルヘルス、人間とコンピュータの相互作用、セキュリティ、その他の分野に応用できる可能性があります。

作品は出版されたで国際生体認証ジャーナル。

顔の表情は非言語コミュニケーションの主要な部分を占めており、個人の性格を知る手がかりとなります。感情状態。これまで、感情認識システムは静止画像を使用していました。つまり、会話、インタビュー、その他のやり取り中に人の顔に現れる感情の変化を捉えることができませんでした。Xu の作品は、ビデオ シーケンスに焦点を当てることでこの問題に対処しています。システムは変化を追跡できます表情一連のビデオ フレームにわたって、人の感情がリアルタイムでどのように展開するかを詳細に分析します。

ただし、分析の前に、システムは「カオス フロッグ リープ アルゴリズム」というアルゴリズムを適用して、主要な顔の特徴を鮮明にします。このアルゴリズムはカエルの採餌行動を模倣し、デジタル画像内の最適なパラメーターを見つけます。人間の表情のデータセットでトレーニングされた CNN はアプローチの最も重要な部分であり、Xu が処理できるようになります。ビジュアルデータトレーニング データと交差する新しい画像内のパターンを認識することによって。いくつかのフレームを分析することで、ビデオ映像、システムは、口、目、眉の動きをキャプチャできます。これらは、多くの場合、感情の変化の微妙だが重要な指標です。

Xu 氏は、システムが 1 秒以内に出力を提供し、最大 99% の精度があると報告しています。このような精度と速度は、他の人やチームによる主観的な評価を必要とせずに、感情の検出が役立つさまざまな分野でのリアルタイム使用に理想的です。その潜在的な用途は、コンピューターが欲求不満、怒り、退屈などのユーザーの感情状態に適切に反応できるようにする、コンピューターとの対話におけるユーザー エクスペリエンスの向上にあります。

このシステムは、人間による最初の介入なしで人々の感情障害をスクリーニングするのに役立つ可能性があります。強化にも使えそうですセキュリティシステム、リソースへのアクセスを許可しますが、特定の感情状態にある人にのみ許可し、おそらく怒っている人や動揺している人の立ち入りを禁止します。同じシステムを使用して、交通機関や自分の車両のドライバーの疲労を特定することもできます。エンターテインメントやマーケティングの分野でも、感情的な反応を理解することでコンテンツの開発、配信、消費者エンゲージメントを改善できるアプリケーションが登場する可能性があります。