一个具体的应用场景,举个例子,前两年智能手机手机上很火的应用“汤姆猫”,它可以变声学人说话,触摸屏幕会有相应反应,如果加入了情感认知识别,它就还可以根据用户的表情变化相应的反应,比如你冲它笑,它也冲你笑,你冲它哭,它会安慰你等等,智能感大大提高
readface基于海量人脸数据的深度学习,结合计算机视觉对人脸关键点和表情单元的检测,进行情绪,认识状态和面部动作的识别,准确判断人的情感认知状态,并通过云+端的服务形式提供给不同系统平台的tob或toc上心理测试大全层应用
情感认知识可以广泛应用于互动游戏智能机器人/智能硬件,视频广告效果分析,智能汽车,人工情感陪伴等诸多b端和c端领域
“国内也有很多高校在从事相关研究,但真正成熟的商业产品还很少,face++等商业化引擎提供的是面部识别服务,判断是不是同一个人,与情绪识别理解人的情感状态不同,真正的商业化情感认知引擎,我们或许是第一个”推出readface引擎的阅面科技创始人雷子表示
今年来很热的社交机器人,如buddy,jibo,小度机器人等,如果加入情感认知识别,就更够通过表情更好地判断用户当时的情绪状态,更智能地回答问题
他们目前也在寻找优秀的图像算法工程师,
提到情绪识别,很多人或许会情感测试大全想到曾经很火的一部美剧《lie to me》,里面莱特曼博士通过微表情测谎看起来非常科幻不过该技术并非幻想,很早之前心理学家paul ekman博士就提出了“面部动作组织系统”(facs),将每个人的表情分解为许多面部动作单元,利用它们的组合特征进行面部表情识别国外的affectiva公司也基于此技术和机器学习技术开发了相应的情绪识别引擎affdex,取得了不小的成功
雷子也表示他们正在和很多国内视频网站,硬件厂商等合作准备推出相应产品
阅面科技四个合伙人有三个技术和产品出身ceo雷子以前在阿里曾负责过图像搜索和识别的产品,cto leon以前在卡内基梅隆机器人研究所做副研究员,长抑郁症心理测试题期致力于表情识别研究,另外一位架构师来自于百度
之所以readface被定义为一款情感认知识别引擎而非情绪识别引擎,雷子表示情感认知识别不只是情绪识别,还包含了认知状态识别和面部的动作分析
原创文章,作者:yuri,来源:36氪
关于成功率,雷子表示,基本情绪识别的准确率90%,但这是基于标准数据集测试得出的,真实情况下,灯光,距离等因素都可能导致准确率下降,这是所有基于图像的识别引擎中都不可避免的,但readface也将通过积累更多数据不断提升识别的准确率
情绪识别主要是指识别喜悦、悲伤、恐惧、厌恶、惊讶、轻蔑等10多种基本情绪认知状态的识别目前主要是识别疲劳、思考、认真观看、走神等面部动作的识别主要是点头等头部神经病测试姿态和说话,吐舌,闭眼等面部的动作人与人交流时,传达的除了语音和文字,还有面部表情和肢体语言等信息目前人工智能,如siri,cortana,小冰等都只能识别语音,文字和图像特征,对面部表情和肢体传达的信息尚不能很好理解
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