Onderzoekers van de Hefei University of Technology in China en verschillende universiteiten in Japan hebben onlangs een uniek emotiedetectiesysteem ontwikkeld dat de emoties van mensen kan herkennen op basis van hun lichaamsgebaren. Ze presenteerden dit nieuwe AI-aangedreven systeem, genaamd EmoSense, in een paper dat vooraf is gepubliceerd op arXiv.

"In ons dagelijks leven we kunnen ons duidelijk realiseren dat lichaamsgebaren rijke stemmingsuitdrukkingen bevatten voor emotieherkenning, "Yantong Wang, een van de onderzoekers die het onderzoek heeft uitgevoerd, vertelde TechXplore. "In de tussentijd, we kunnen ook ontdekken dat gebaren van het menselijk lichaam draadloze signalen beïnvloeden via schaduw- en multi-path-effecten wanneer we antennes gebruiken om gedrag te detecteren. Dergelijke signaaleffecten vormen meestal unieke patronen of vingerafdrukken in het temporele frequentiedomein voor verschillende gebaren."

Wang en zijn collega's merkten op dat gebaren van het menselijk lichaam draadloze signalen kunnen beïnvloeden, het produceren van karakteristieke patronen die kunnen worden gebruikt voor emotieherkenning. Dit inspireerde hen om een ​​systeem te ontwikkelen dat deze patronen kan identificeren, het herkennen van emoties van mensen op basis van hun fysieke bewegingen.

In hun studie hebben de onderzoekers concentreerden zich op het beantwoorden van twee belangrijke onderzoeksvragen. Ten eerste, ze onderzochten hoe lichaamsgebaren kunnen worden geïdentificeerd door de karakteristieke patronen te analyseren die ze achterlaten op draadloze signalen. Ten tweede, ze wilden een systeem ontwikkelen dat emoties kan herkennen op basis van lichaamsgebaren van gebruikers.

De meeste bestaande visuele of sensorgebaseerde hulpmiddelen voor emotieherkenning zijn ofwel oncomfortabel om te dragen, of vertrouw op gespecialiseerde hardware, die hun toepasbaarheid in de praktijk belemmert. Het systeem ontwikkeld door Wang en zijn collega's, anderzijds, is minder hinderlijk, omdat het in wezen werkt door het analyseren van draadloze kanaalreacties via datamining en het detecteren van emoties op basis van de fysieke uitdrukkingen die overeenkomen met waargenomen patronen, of draadloze 'vingerafdrukken'.

"Naar mijn mening, emotie wordt algemeen erkend als een gedistingeerd symbool van menselijke wezens, en het speelt een cruciale rol in ons dagelijks leven, Wang zei. "EmoSense is een eerste in zijn soort draadloos emotiedetectiesysteem dat wordt aangedreven door computationele intelligentie. Het systeem werkt door de fysieke expressie van emoties van draadloze kanaalrespons te onderzoeken via datamining."

De onderzoekers evalueerden de prestaties van EmoSense op 3360 gevallen en vergeleken deze met die van verschillende bestaande sensorgebaseerde en op visie gebaseerde emotieherkenningstools. Ze ontdekten dat het op dezelfde manier presteerde als de andere benaderingen, zelfs als het geen dure hardware vereist en dus eenvoudiger te implementeren is. Omdat het werkt door draadloze signalen te analyseren, EmoSense leidt ook tot veel minder privacygerelateerde problemen.

Het door Wang en zijn collega's ontwikkelde emotiedetectiesysteem zou tal van interessante toepassingen kunnen hebben. Bijvoorbeeld, het kan tijdens theaterrepetities worden gebruikt om te bepalen of een bepaald stuk (bijv. een comedyshow) roept gewenste emotionele reacties op. In hun toekomstige studies, de onderzoekers zijn van plan het systeem verder te ontwikkelen en tegelijkertijd andere aspecten van emotieherkenning te onderzoeken.

"EmoSense en zijn rivalen zijn afhankelijk van menselijke gebaren als een uitdrukking van emotie, die nog steeds een waas blijft, tot dusver, " legde Wang uit. "Bijvoorbeeld, oneerlijke mensen kunnen het systeem misleiden door zich opzettelijk op een bepaalde manier te gedragen. Een mogelijke oplossing voor dit probleem is om gebruik te maken van de multimodaliteit van emotie."

Volgens Wang, een belangrijke beperking van EmoSense is dat het datagestuurd is. Met andere woorden, het is voornamelijk gebaseerd op kwantitatieve observaties zonder rekening te houden met meer complexe psychologische aspecten van emotie.

"Omdat psychologische kennis ook erg belangrijk is voor het begrijpen van menselijke emoties, het zou redelijker kunnen zijn om zowel gegevens als psychologische kennis te koppelen om een ​​betrouwbaardere en nauwkeurigere emotieherkenning te verkrijgen, " voegde Wang toe. "Bovendien, de fysieke expressie van emoties wordt beïnvloed door vele aangeboren en verworven factoren, waarvan sommige volledig uit de hand lopen. Daarom, het is belangrijk om de mogelijke scenario's duidelijk te maken voordat we het systeem daadwerkelijk inzetten."

© 2019 Wetenschap X Netwerk