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面部识别

新型AI面部识别技术进一步发展

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迄今为止,人工智能在面部识别技术中的使用似乎已发展得最远。如 ZDNet 笔记,到目前为止,公司喜欢 微软 已经开发了可以使用情感工具识别面部表情(FR)的面部识别技术。但是到目前为止,限制因素是这些工具仅限于八个所谓的核心状态–  愤怒,轻蔑,恐惧,厌恶,幸福,悲伤,惊奇或中立。 

现在涉足日本技术开发人员 富士通,采用基于AI的技术,可将面部识别技术进一步追踪所表达的情绪。

正如ZDNet解释的那样,现有的FR技术基于“ i确定各种动作单位(AU)–即我们进行的某些面部肌肉运动,这些运动可以与特定的情感相关联。”在给定的示例中,“如果同时识别了AU'cheek提升者'和AU'唇角拉拔器',则AI可以得出结论,正在分析的人很高兴。

正如富士通发言人解释的那样, “当前技术的问题在于,需要针对每个AU在庞大的数据集上对AI进行训练。它需要知道如何从所有可能的角度和位置识别一个AU。但是我们不’没有足够的图像,因此通常不那么准确。”

训练AI要有效地检测情绪需要大量数据,当前可用的FR很难真正识别被检查者的感受。而且,如果此人没有坐在摄像机前并直接注视镜头,任务将变得更加艰巨。许多专家已经在某些方面证实了这些问题 最近的研究.

富士通声称已经找到了一种解决方案,可以提高面部识别结果在检测情绪方面的质量。他们新创建的工具无需使用大量图像来训练AI,而是可以“从一张图片中提取更多数据。”该公司称之为“标准化过程”,该过程涉及将“从特定角度拍摄的图像转换为类似于正面镜头的图像”。

正如发言人解释的那样, “使用相同的有限数据集,即使在倾斜角度拍摄的照片中,我们也可以更好地检测到更多的au,而使用更多的aus,我们可以识别比当前分析的核心表达更微妙的复杂情绪。”

该公司声称现在可以“可以检测出像紧张的笑声一样复杂的情绪变化,其检测准确率为81%,该数字是通过“标准评估方法”确定的。”相比之下,根据 独立研究,Microsoft工具的准确率达60%,并且在处理从更倾斜角度拍摄的照片时,还存在检测情感的问题。

作为潜在的应用,富士通提到其新工具尤其可用于道路安全。通过检测驱动程序的微小变化’ concentration.”

联合国前外交官和翻译,目前是自由记者/撰稿人/研究员,主要研究现代技术,人工智能和现代文化。