얼굴 인식: 이 새로운 AI 도구는 당신이 긴장하거나 혼란스러울 때 이를 찾아낼 수 있습니다.

관심이 있든 회의적이든 얼굴 인식 기술의 사용이 증가하고 있으며 이제 Fujitsu는 감정을 더 잘 추적하는 데 도움이 되는 방법을 개발했다고 주장합니다.

회사의 실험실 AI 기반 기술을 내놨다. 초조함이나 혼란스러움과 같은 미묘한 표정 변화를 추적할 수 있습니다. 마이크로소프트 같은 회사 이미 감정 도구를 사용하여 얼굴 표정을 인식하고 있습니다., 그러나 분노, 경멸, 두려움, 혐오, 행복, 슬픔, 놀라움 또는 중립의 8가지 "핵심" 상태로 제한됩니다.

현재 기술은 다양한 동작 단위(AU), 즉 우리가 만들고 특정 감정과 연결될 수 있는 특정 안면 근육 움직임을 식별하여 작동합니다. 예를 들어, AU "뺨 치크 레이저"와 AU "립 코너 풀러"가 함께 식별되면 AI는 분석하는 사람이 행복하다고 결론을 내릴 수 있습니다.

Fujitsu 대변인은 ZDNet과의 인터뷰에서 "현재 기술의 문제는 AI가 각 AU의 거대한 데이터 세트에 대해 훈련되어야 한다는 것입니다. 가능한 모든 각도와 위치에서 AU를 인식하는 방법을 알아야 합니다. 하지만 이에 대한 이미지가 충분하지 않기 때문에 일반적으로 그다지 정확하지 않습니다."

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감정을 효과적으로 감지하기 위해 AI를 훈련시키는 데 필요한 방대한 양의 데이터로 인해 현재 기술은 감정을 인식하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 특히 우리가 최고의 위치에 있지 않을 때, 즉 카메라 앞에 앉아 카메라를 똑바로 바라볼 때 느끼는 감정은 더욱 그렇습니다. 그것.

수많은 연구 논문 감정인식에 사용되는 현재 기술이 신뢰할 수 없음을 입증 이 견해에 적합한 것 같습니다.

그러나 Fujitsu는 이제 이 문제를 해결할 방법을 찾았다고 주장합니다. AI를 훈련시키기 위해 더 많은 이미지를 만드는 대신, 그들은 한 장의 사진에서 더 많은 데이터를 추출하는 도구를 생각해냈습니다. "정규화 프로세스"라고 부르는 덕분에 특정 각도에서 찍은 사진을 정면 사진과 유사한 이미지로 변환할 수 있습니다.

적절하게 확대, 축소 또는 회전한 후 새로 생성된 정면 사진을 통해 AI는 AU를 훨씬 더 쉽고 정확하게 감지할 수 있습니다.

Fujitsu 대변인은 "동일한 제한된 데이터 세트를 사용하면 비스듬한 각도에서 찍은 사진에서도 더 많은 AU를 더 잘 감지할 수 있습니다"라고 말했습니다. "그리고 더 많은 AU를 사용하면 현재 분석되는 핵심 표현보다 더 미묘한 복잡한 감정을 식별할 수 있습니다."

따라서 Fujitsu는 이제 신경질적인 웃음만큼 정교한 감정적 변화를 감지할 수 있었습니다. 81%의 정확도는 "표준 평가 방법"을 통해 결정된 수치입니다. 단단한.

이는 다음과 비교됩니다. Microsoft의 정확도 60%, 독립적인 연구에 따르면 후자는 완전히 왼쪽 또는 오른쪽 프로필이 있는 거의 모든 사진에서 감정을 감지할 수 없는 것으로 나타났습니다.

Fujitsu는 불쾌한 계곡을 확장하는 것을 포함하여 신기술의 다양한 잠재적 응용 분야를 언급했습니다. 유머의 가장 미묘한 변화를 인식하고 그러한 변화를 재현할 수 있는 로봇을 만드는 것입니다. 그들 자신. 운전자의 집중력의 작은 변화도 감지해 도로 안전을 향상시킬 수도 있다.

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그러나 도구가 높은 수준의 정확성을 달성할 수 있는지 여부는 AU 자체가 감정을 반영하지 않는다고 주장하는 심리학자들에게 논쟁의 주제가 될 가능성이 높습니다.

이용 가능한 증거 사람들은 화가 났을 때 항상 눈살을 찌푸리지 않는다는 것을 보여줍니다.예를 들어, 사실 분노는 때때로 우리를 웃게 만들 수 있습니다. 이는 감정 인식 기술의 다음 도전처럼 들립니다.