石家庄人工智能AI开发公司.

联合开发测谎机器人,具有高精度摄像头和高清语音接收,利用大数据来测试交谈双方的谎言百分比,来确保识别恶意,预防诈骗,善意谎言可以自动化过滤,恶意欺骗报警提示,具有犯罪人格潜质的会自动筛查数据库,进行公安比对等。

近日来,乐视发布了一款外界期待已久的超级汽车。这款汽车不仅可以实现自动驾驶功能,还可以实现自我学习,具备人脸识别,情绪识别和环境识别等功

能。那么,关于情绪识别运用于ADAS上,从技术角度来讲,这一过程是如何实现的呢?

首先,情绪识别运用于ADAS中,比较典型的场景有疲劳驾驶和路怒驾驶的检测和预警。通过实时捕获驾驶者的面部表情特性,可以理解驾驶者的情绪和

精神状况。如发现驾驶员有疲劳驾驶和路怒驾驶的状况后,可以触发一系列干预手段。从技术角度,比如疲劳驾驶可以通过若干动作单元以及面部特征的组

合来识别,比如闭眼超时、眉头下垂、睁眼被动等。

那么情绪识别是什么呢?广义上来说它是可以通过表情、语音语调或者脑电捕捉等进行的生物识别技术。然而目前技术上最成熟、得到广泛应用的是表

情识别技术,也就是基于计算机视觉算法,识别人脸的表情动作和推断喜怒哀乐等基本情绪。

面部情感的研究始于19世纪,达尔文在他著名的论著《人类和动物的表情》中就阐述了人的面部表情和动物的面部表情之间的联系和区别。根据心理学

的基本情绪理论,人类的基本情绪包括:喜悦、悲伤、愤怒、讨厌、害怕、惊奇和中性。为了理解人类的表情变化,著名心理学家Paul Ekman教授(美剧lie

to me的角色原型)提出了一套面部动作编码理论(Facial Action Coding System),把人类的表情分解为多个面部动作单元(Action Units),来描述面

部表情和研究人类的认知行为。为多个面部动作单元,来描述面部表情和研究人类的认知行为。虽然这些面部单元单独并不能够代表任何的情感,但是它们

的组合理论上可以表达人类的任何面部表情。

 FACS的基本示意如下:

近些年,随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展,FACS编码系统也被成功的运用于表情识别。首先,机器学习算法会从很多的表情照片中习得特定的表情单元是否出现。不同的表情单元组合代表了不同的表情,比如AU12+AU6在一定程度上表示了喜悦的情绪,AU4+AU16的组合在某种意义上表示了悲伤的情绪。表情单元的不同组合代表了不同的情绪,基于表情单元对表情进行识别,理论上可以捕捉上千种的不同的情绪,并进一步可以做到表情映射和迁移,即把人的表情变化实时迁移另外一个人物模型上面去。

有人也许会问:既然机器通过学习算法,理论上可以识别各种不同情绪,那表情识别可以用来测谎吗?在现实世界中,人类的内心世界和表情十分复杂,往往会有一些假的表情,比如强装笑颜或者假笑。相信看过美剧《Lie to me》的朋友,应该十分向往剧中Ekman教授通过识别人的表情来判断一个人是不是在说谎的情景。比如笑的时候只牵动了颧大肌,那么这八成就是一个实实在在的假笑,因为一个的自然笑除了颧大肌以外眼轮匝肌也会被牵动。心理学研究表明,真笑和假笑在一定程度上可以通过动作所涉及到AU的强度和动态过程来区分。其中AU的动态信息,例如持续时间和达到动作峰值的速度等,尤其具有显著的区分能力。近年来,学术研究界有些工作将自动表情分析技术应用于这方面。

  区别于基本情绪识别,上面这种称之为“微表情”。虽然学术届有些研究,但在应用中,目前这种“微表情”的识别还没有较成熟的商用系统,实用性不强。所以,计算机领域的“表情识别”主要还是指对人类基本情绪的识别,而不是微表情识别。让计算机或者人工智能技术通过表情识别去做《Lie to me》中的微表情测谎,目前是不太现实的,这可能会让大家失望。主要的原因,不是因为现在的计算技术达不到,而是因为这方面的心理学理论还缺乏对“微表情”的清晰定义,从而构建相关数据来指导计算机认知就非常困难。

  但近年来,情绪识别应用于ADAS逐渐火热了起来,关于乐视汽车中情绪识别运用于ADAS上,从技术角度而言,这个过程是这样实现的。情绪识别在用于ADAS的技术实施上,要考虑对人脸的捕捉角度以及计算效率等问题。ADAS系统要实时的在后台计算,所以这种情况下,云服务不是好的选择。而是需要让计算机视觉的识别算法能够高精度、高效率的运算在本地的嵌入式系统上。算法的前端化是计算机视觉应用于消费级智能机器的趋势。

楚天科技致力于开发人工智能产品改变未来人们的生活方式,人脸识别会提前预防犯罪,关键出入口的表情分析能提前预防犯罪分子闯入,并对他们的表情加以分析,在未来的刑侦领域会有更多可行性发展。

返回

探 索 未 来 世 界

AI设计 工业生产 软件编程 人工智能产品渠道业务

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

人工智能已不再是陌生领域,深度学习领域的卷积神经网络(convolutional neural networks)已经可以帮助人类识别语音和图像,谷歌百度等科技巨头已跃跃欲试并屡有突破,相信未来便是人工智能的天下,携起手来共同合作,无论是厂家、软件商、AI程序员、工业设计师均可联系我司,共同开发这个具有重大意义的未来领域。

 

欢迎人工智能生产厂家、代理商、程序员洽谈合作

返回