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90%！它们“善解人意”到这个份上

小知识陶建华情绪识别区分网络骨骼科普情感寓意变化场景


90%！它们“善解人意”到这个份上



小说《三体》中， “三体人”不会撒谎、彼此思维和情绪完全透明， 这样的情节正逐渐变为现实 。
随着人工智能（AI）情绪识别技术的发展， 机器已经能识别人类情绪的变化 。
情绪识别正被越来越广泛地应用于机器智能中， 也许有一天， 人类会被AI彻底看穿 。
近日， 台湾联合大学研究人员在IEEE ACCESS上发表论文， 提出用特定连续动作间骨骼点速度的变化程度， 来区分人类微妙情绪变化的新方法 。
该方法与时空图卷积网络（ST-GCN）相比， “可有效地将识别精度提高50%以上” 。
别动， 动就被看穿
“通过面部特征、语义与脑波分析来识别人类情绪的研究已经比较多了， AI也能有效地识别出人类的情绪 。 我们试图提出一种新的情绪识别方式， 可以让人们在不同场景下有更多选择， 未来也可以通过多手段融合， 更准确地进行情绪识别 。 ”
论文第一作者、台湾联合大学助理教授蔡明峰在接受《中国科学报》采访时表示， “基于Pose Net深度学习神经网络， 我们提出时空变化图卷积网络技术， 在进行情绪识别时， 获得人体骨架关键点信息不受衣物、皮肤或肌肉等因素的影响 。 ”
在人工智能情绪识别领域， 基于面部、语义或脑电波识别技术需要大量的训练样本， 通过时空变化图卷积网络（STV-GCN）的连续运动来训练和识别人类行为模式 。
其识别训练方法采用骨骼检测技术， 计算连续动作之间的骨骼点变化程度， 并使用特定算法对速度水平进行分类， 以区分快速和细微的动作 。
目前， 该系统对相同动作不同速度的识别精度达到88.89%， 情绪状态的识别精度达到83.34% 。
在速度分类阶段和情绪状态分类阶段， STV-GCN的准确率比ST-GCN提高50%以上 。
但是， STV-GCN尚难以区分微妙的情绪变化 。
蔡明峰认为， 在类似城市广场的开放区域中， 通过骨骼点变化进行情感识别， 可以避免潜在的危险发生 。
系统可以主动识别愤怒或者悲伤等特殊情绪状况的人， 并主动通知该区域的安全管理人员进行处理， 可以在一定程度上规避暴力冲突或恶性伤害事件发生 。
AI“懂你”九分
“并非只有面部才有微表情， 身体姿态也有 。 ”
中国科学院自动化研究所研究员、模式识别国家重点实验室副主任陶建华告诉《中国科学报》， “通过面部区域或身体姿态来识别情绪其实各有优缺点， 各有不同的适应场景， 很难说谁比谁强 。 ”
在AI情绪识别领域， 多数识别方法在分析面部表情的背景下进行 。 而在现实生活中， 人们有时会通过语言和表情来掩饰自己的情绪， 相比之下， 肢体语言却很难操纵， 微表情很难被掩饰， 往往能传达出更细致、真实的情感状态 。
陶建华介绍说， 目前主要有两种AI情感识别方式 。
一种是接触式， 即利用脑电、皮肤电、心率心跳等生理特征的信号变化， 通过生理参数分析人的情绪变化 。
另一种是非接触式， 可以基于音频或视频， 利用声音的特点或者依靠视频信息中表情、头部、身体姿态变化进行识别 。
“无论是传统的统计模型， 还是现在基于神经网络、深度神经网络的一些方法， 都能取得比较好的结果” 。
“机器不但能识别出人的情绪， 还相当准确 。 总体来说， 现在的准确率超过80%， 在一些特定的场景中， 甚至能达到90%以上 。 ”
陶建华说， “情感识别是一种信息通道， 准确的识别能增强机器对人的理解能力， 如果结合语义、周围环境等信息， 机器可以综合判断人的心理状况和真实的意图， 从而改善人机交互能力， 增强人机交互的友好性 。 ”

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