Mỹ phát triển mạng nơ rôn nhận biết cảm xúc của người qua dáng đi

Theo arXiv.org , các nhà nghiên cứu tại Đại học Bắc Carolina và Đại học Maryland (Mỹ)đã cộng tác phát triển một mạng nơ rôn nhận ra trạng thái cảm xúc của một người qua dáng đi. Mạng nơ rôn này có thể giúp phát triển các trò chơi, giải trí, hệ thống an ninh và quảng cáo.

Nhà nghiên cứu Tanmey Randhavangiải thích rằng cách chúng ta nhìn thế giới và tương tác với mọi người quyết định cảm xúc của chúng ta. Giải mã cảm xúc của các đối tác xã hội giúp chúng ta hiểu được hành vi của họ và xác định chiến lược đối phó với họ.

Mọi người cảm nhận cảm xúc của nhau về các dấu hiệu bằng lời nói và không bằng lời nói. Tín hiệu bằng lời nói sử dụng các từ ngữ như một công cụ, những tín hiệu không lời bao gồm hình ảnh, ngữ điệu, cử chỉ, nét mặt và điệu bộ. Các cơ chế nhân tạo để nhận biết cảm xúc đã có thể phân tích cả biểu cảm khuôn mặt và giọng nói. Tuy nhiên, nghiên cứu trong lĩnh vực này vẫn còn ở giai đoạn ban đầu. Robot và trí tuệ nhân tạo một khi có thể phân biệt trạng thái cảm xúc của người dùng sẽ tương tác tốt hơn với người đó. Tự động nhận biết cảm xúc sẽ được ứng dụng trong các lĩnh vực trò chơi và giải trí, bảo mật và thực thi pháp luật, quảng cáo, mua sắm, v.v..

Để đào tạo trí thông minh nhân tạo xác định cảm xúc qua dáng đi, các nhà nghiên cứu đã lập một cơ sở dữ liệu có tên Emotion Walk. Cơ sở dữ liệu chứa các video quay cảnh những người đi dạo và mỗi chuỗi video đều được đánh dấu bằng cảm xúc của người tham gia trải nghiệm. Trước tiên, mô hình trích xuất từ ​​video các tính năng đặc trưng trong dáng đi của một người, trình bày chuỗi video dưới dạng một loạt hình ảnh 3 chiều. Sau đó, mạng nơ ron phát lại hình ảnh và thuật toán phân tích rồi xác định các dấu hiệu của cảm xúc, lựa chọn giữa các trạng thái hạnh phúc, buồn và giận dữ và trạng thái trung tính.

Các nhà phát triển đã thử nghiệm mô hình và thấy rằng nó nhận ra cảm xúc với độ chính xác tới 80%. Các thí nghiệm đã chỉ ra rằng công nghệ này hiệu quả hơn 14% so với các phương pháp khác trong việc nhận biết dáng đi theo cảm xúc.Trong tương lai, nhóm dự định khám phá các khía cạnh khác của ngôn ngữ, mở rộng khả năng của hệ thống để nhận ra nét mặt, lời nói, giọng hát và hơn thế nữa.