MIT最新AI面部識(shí)別研究:AR技術(shù)協(xié)助情緒偵測(cè)
“自閉癥成人的感知神經(jīng)連接可能是“嘈雜的”(noisy)或低效的。”
作者:Claire編輯:tuya出品:財(cái)經(jīng)涂鴉(ID:caijingtuya)
對(duì)大部分健康的人來(lái)說(shuō),識(shí)別人臉上表達(dá)的情緒很容易。微笑可能意味著幸福,而皺眉可能意味著憤怒,但自閉癥患者在完成這項(xiàng)任務(wù)時(shí)有很大的困難。來(lái)自麻省理工學(xué)院的一支研究團(tuán)隊(duì),訓(xùn)練出一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理面部情緒識(shí)別信息,以幫助自閉癥患者更好地識(shí)別人們臉上表達(dá)的情緒。
6月15日,麻省理工學(xué)院教授腦研究所教授Kohitij Kar在《神經(jīng)科學(xué)雜志》(The Journal of Neuroscience)上發(fā)表了一項(xiàng)名為“自閉癥非典型面部情緒處理的行為和神經(jīng)標(biāo)記的計(jì)算探索”(A computational probe into the behavioral and neural markers of atypical facial emotion processing in autism)的新研究。該研究利用人工智能在頭腦中建模計(jì)算,揭示了大腦的內(nèi)部工作機(jī)制。
在過(guò)去的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中,研究人員向自閉癥成年人和由神經(jīng)功能正常的被試者組成的對(duì)照組,展示了一系列面部圖像。這些圖像由軟件生成,在一個(gè)從恐懼到快樂(lè)的范圍內(nèi)變化,參與者需要迅速判斷這些面孔是否描繪了快樂(lè)。與對(duì)照組相比,患有自閉癥的成年人需要看到面部表現(xiàn)出更高程度快樂(lè)的圖像,才能識(shí)別出快樂(lè)這一特征。
Kar受到這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)的啟發(fā),訓(xùn)練了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這是一種受大腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)的復(fù)雜數(shù)學(xué)函數(shù),來(lái)完成同樣的任務(wù),即確定人臉圖像是否令人高興。Kar的研究結(jié)果表明,自閉癥成人的感知神經(jīng)連接可能是“嘈雜的”(noisy)或低效的。
Kar認(rèn)為這些視覺(jué)處理的計(jì)算模型在未來(lái)可能有多種用途!拔艺J(rèn)為面部情感識(shí)別只是冰山一角!,他認(rèn)為這些視覺(jué)處理模型也可以用來(lái)選擇、甚至生成診斷內(nèi)容。例如,人工智能可用于生成電影和教育材料等內(nèi)容,以最大限度地吸引自閉癥兒童和成人。
根據(jù)這項(xiàng)研究,這些計(jì)算模型有可能被用來(lái)幫助調(diào)整增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)眼鏡中的面部和其他相關(guān)像素(pixels),以改變自閉癥患者看到的東西,例如通過(guò)夸大人們臉上的快樂(lè)或其他情緒的水平,以幫助自閉癥患者更好地識(shí)別。
即使是在更簡(jiǎn)單的形式中,安裝了面部情緒識(shí)別軟件的AR眼鏡也可以檢測(cè)到人們的情緒,并覆蓋文本提示來(lái)幫助佩戴眼鏡的自閉癥患者,以便向他們描述與他們互動(dòng)的人可能的情緒狀態(tài)。
原文標(biāo)題 : MIT最新AI面部識(shí)別研究:AR技術(shù)協(xié)助情緒偵測(cè)
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