Comprendere l'identificazione delle emozioni basata sull'IA: una guida completa sul rilevamento delle emozioni e sulle misure emotive di Affectiva
Affectiva, azienda pioniera nel campo dell'intelligenza artificiale (AI), ha sviluppato una tecnologia avanzata di riconoscimento delle emozioni che mira a imitare la percezione umana delle emozioni. Fondata nel 2009, la visione a lungo termine di Affectiva è quella di costruire una comprensione più profonda della percezione umana AI.
La tecnologia, che interpreta le emozioni umane attraverso espressioni facciali, gesti e linguaggio del corpo, fornisce un ensemble completo di metriche emozionali ed espressive. Queste metriche aiutano a comprendere quando gli utenti manifestano una specifica emozione o espressione, nonché il grado di fiducia, e possono essere considerate come rilevatori.
Misurazione dell'esperienza emotiva
La tecnologia di Affectiva offre due metriche principali per la misurazione dell'esperienza emotiva: Valenza e Impegno.
I valori di Valenza, compresi tra 0 e 100, indicano un'esperienza neutra a positiva, mentre i valori compresi tra -100 e 0 indicano un'esperienza negativa a neutra. La Valenza è una misura della natura positiva o negativa dell'esperienza registrata. Viene esposta una metrica emotiva composita chiamata Valenza, che fornisce feedback sull'esperienza complessiva.
L'Impegno, anche chiamato Espressività, è una misura dell'attivazione dei muscoli facciali che illustra l'impegno emotivo del soggetto. Va da 0 a 100.
Metriche uniche e alta accuratezza
Le metriche di Sentimentality e Confusion di Affectiva sono uniche per l'azienda e derivate da analisi personalizzate basate sul contenuto video a cui le persone reagiscono. L'azienda utilizza l'area sotto la curva ROC (Receiver Operating Characteristic) per segnalare l'accuratezza del rilevatore, con punteggi ROC più alti che indicano classificatori più precisi.
Alcune espressioni facciali più sfumate, come il depressore dell'angolo della bocca, l'apertura degli occhi e il sollevamento della sopracciglia interne, hanno un punteggio ROC superiore a 0,8. Molte espressioni facciali, come il sorriso, la corrugatura della fronte, la bocca aperta, la chiusura degli occhi e il sollevamento delle sopracciglia, hanno un punteggio ROC superiore a 0,9.
Dati di allenamento e rappresentazione globale
Le metriche di espressione di Affectiva sono allenate e testate su dataset di vide
Leggi anche:
- Utilizzo delle reti generative avversarie (GAN) nelle campagne politiche
- Sfruttare il potere industriale del silicio per opportunità mondiali!
- Miglioramento del dialogo interattivo attraverso tecnologie di riconoscimento e sintesi vocale
- La fondazione dell'industrializzazione in Europa può dipendere dall'elettricità
