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情绪再也藏不住?AI从走路姿势就能分辨

www.mistervoucher.com2019-07-18
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资料来源:网易智能

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[网易情报7月11日新闻]每个人都以不同的方式行走,它会揭示更多关于你的秘密,比如你的情绪。例如,当您感到沮丧或沮丧时,您更有可能拉肩而不是向前走。

教堂山大学和马里兰大学的研究人员使用这种肢体语言来研究机器学习方法,从某人的步态中识别他当前的情绪,包括情绪向性。 (消极的或积极的)和唤起水平(安静或精力充沛)。研究人员表示,该方法在初始实验中的准确率达到了80.07%。

研究人员写道:“情绪在我们的生活中发挥着重要作用,定义了我们的经历,塑造了我们看待世界和与他人互动的方式。由于感知情绪在日常生活中的重要性,自动情感识别在许多领域都是一个关键问题,例如游戏和娱乐,安全和执法,购物以及人机交互。“

研究人员选择了四种情绪,即,快乐,悲伤,愤怒和中性作为测试步态分析算法的例子。然后,他们从多个步行视频语料库中提取步态以识别情感特征并使用3D姿势估计技术来提取姿势。

最后,他们使用长时间和短时间记忆(LSTM)模型来学习长期依赖性,从姿势序列中获取特征,并将它们与输出多个独立决策树的平均预测的随机森林分类器组合。分析的步态被分类为上述四种情绪类别。

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图2:这个AI系统根据人们的行走方式对他们的情绪进行分类。

这些功能包括肩部姿势,连续步骤之间的距离以及手和颈部之间的抖动频率。头部倾斜角度用于区分快乐和悲伤情绪,而更紧凑的姿势和“身体扩张”分别代表消极和积极情绪。

至于唤醒水平,科学家已经注意到它通常对应于增加的运动,其考虑了速度,加速度的大小以及手,脚和头的关节的“运动抖动”。

AI系统处理来自Emotion Walk(EWalk)的样本。 EWalk是一个新的数据集,其中包含1384个步态,这些步态来自24个科目在室内和室外大学校园中行走的视频。来自亚马逊土耳其机械公司的约700名参与者表达了研究人员用于确定情绪取向和兴奋的情绪。

在测试中,研究小组报告说他们的情绪检测方法比最先进的算法准确率高13.85%,比“普通”LSTM高出24.60%,而不考虑情绪特征。这并不是说它是完美的,毕竟它的准确性在很大程度上取决于三维人体姿势估计和步态提取的准确性。但是,尽管有这些限制,研究团队相信他们的方法将为涉及其他活动和其他情感识别算法的研究提供坚实的基础。

“我们的方法也是第一个使用最先进的3D人体姿势估计技术来提供实时访问步行视频情感识别的方法。作为未来工作的一部分,我们希望收集更多的数据集,”研究人员说。改善目前存在的系统局限“(来自:VentureBeat作者:Kyle Wiggers编译:NEW YORK智能参与:小)。

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