2015年11月11日，微软宣布其Oxford项目将开放一个可用于情绪识别的API。微软一位负责技术与研究的人员表示该API可帮助市场营销人员评估顾客对商店展示效果、电影或食物的反应。 商家可以用这个软件来创造一个客户工具，例如一个可以从照片中识别情绪并根据不同情绪给出不同选项的应用。根据微软介绍，该API应用该公司的云端情感识别算法来确定特定时刻某张照片中人的情绪。 微软表示，该API以一张图片作为输入，从其中每张人脸的多个表情中找到表情，并利用人脸识别应用程序画出人脸的边界框。这些情绪与面部表情相关，而表情是超越文化和国界的，且可以被情感应用程序识别。 Oxford项目计划在2015年末公布三项应用的测试版本，分别是视频识别、说话人识别和其他定制智能识别服务。 Oxford视频识别项目部分基于微软的摄影应用Hyperlapse的工作，可以用于分析视频并自动编辑视频。说话人识别根据人的独特声音特征来完成识别过程。
原文题目：Emotion Recognition from Speech 在本文中，我们基于情绪识别系统对各种演讲方法进行了广泛的比较。 这些情绪分类的重要性是通过运用如长短时记忆(LSTM)、卷积神经网络(CNNs)、隐马尔可夫模型(HMMs)和Deep Neural Networks (DNNs)等方法进行比较而得到的。 在14级(2种性别×7种情绪)分类项目中任务中，使用对数-梅尔光谱仪功能的4层2维CNN的准确率达到。我们还观察到，在情感识别中音频特性的选择对结果的影响远远大于模型的复杂性。
个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程，多款云服务器20元起。
当我们谈到情绪识别的时候，就不得不提一个在这个领域做出了巨大贡献的人——埃及科学家 Rana el Kaliouby。 为了阐明工作原理，首先我们需要知道情绪识别的理论基础。Paul Ekman(一个心理学家) 提出了六种无论性别年龄生长环境，人人都会具有的基本情感：愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤和惊讶。 回到电脑的情绪识别，其实做法就是在面部提取一些关键的点，将那些相对不变的“锚点”，比如鼻尖，最为一些参考的固定点，然后用像嘴角这样的点来判断你做出的表情。 Ekman，那个提出 FACS 的心理学家则和别人合作创立了 Emotient，也是一款情绪识别的软件，同样是利用机器学习的方法通过海量的数据学习构建一个准确的表情识别框架。 ? 目前，情绪识别已经被广泛运用于商业，未来还将会有更加多样的运用前景。 摘自：36氪
计算机的情绪识别能用来做什么？ 绝大多数的人可能还停留在当年看的美剧《Lie to me》的阶段，想着把情绪识别当测谎仪用，抓疑犯？斗小三？ 在麦肯广告的建议下，他们在每个座位上都装了一个类似 Affdex 的情绪识别设备，然后免费向公众开放，门票则依据观众笑容的个数计费，并且承诺只会对观众收取每个笑容 0.3 欧元的费用，最多收取 80 个笑容的钱 这个例子趣味性的阐述了情感识别在获得关注度上的应用。我们不难想象到“情感经济”的到来。事实上，我们每个人都经历过这种奇怪的交换，用“目光”换各种各样的东西。 比如 Affidavit 就申请了一种就人们的观后反应动态为广告动态定价的专利，还有情绪感知的自动贩卖机，以及按照顾客情绪来决定是否推送广告的 ATM 机等等。 在那份报告中，他们就指出，Emotion Sense 在情绪识别上的准确性已经超过 70%。 摘自：36氪
写在前面 前阵子参加了 DataFountain 举办的 疫情期间网民情绪识别[1] 比赛，最终成绩排在第 20 名，成绩不是太好，本文就是纯粹记录一下，遇到太年轻的想法，请大牛笑笑就好。 赛题介绍 给定微博ID和微博内容，设计算法对微博内容进行情绪识别，判断微博内容是积极的、消极的还是中性的。这其实就是个典型的文本分类问题，把一段短文本分成三类。
（2）将情绪定位为若干类别并不适用于每一种应用场景，如识别驾驶员的情绪更关注的是他的疲劳程度或愤怒程度，教育应用中识别学生的情绪更关注的是他的专注情况。 EmotiW 2018 EmotiW 2018包含三个子挑战： ---群体情绪识别（Group-level Emotion Recognition ，GReco） ---学生专注度预测（Student 图1｜群体情绪识别数据图例 学生专注度预测是预测视频中学生的专注程度。数据集来源于Kaur 等人的研究 [3]。 图2｜学生专注度预测数据图例 音视频情绪识别是将一段音视频中的人的情绪进行识别。 tips：EmotiW 2019中的音视频情绪识别、学生专注度预测两项子挑战内容跟EmotiW 2018并无差异，因此不再做详细的描述。 群体凝聚力预测是预测图片中一个群体的凝聚力。
该如何识别一个面瘫的情绪表露？ 此前，软银和丰田进行合作，意图打造一台“有感情”的无人驾驶汽车，能够跟用户进行“情感”交流。 目前，这个想法似乎还没有实现，而就在日前，据外媒报道，一家名为Affectiva的公司有望通过一种车载情绪识别系统来为车主们改善心情。 ? 按照一般原理，每个人的脸上都会有情绪表露的细微痕迹，只要进行细致入微的观察，便可获悉他人的情绪。 据了解，Affectiva的系统采用了一个聚焦于驾驶员面部的摄像头，以对人类面部决定情绪表达的部位进行识别。 事实上，关于情绪识别，微软中国研究院已经有了不错的成果，并将之在平台上进行了开放。
---- 新智元报道 编辑：桃子 如願 【新智元导读】自人脸识别问世以来，饱受争议，现今，微软宣布淘汰这项可以识别情绪的面部识别工具。 今天，微软暂停提供能识别情绪的AI。 AI识别情绪还真的不太稳定，没准儿就会人工智障... 就比如近日网上流传的这张图，董宇辉和韦神的眼神对比。 AI可以识别出「希望」和「力量」吗？ 还真不好说... 其中就包括可以从视频和图片中识别对象情绪的AI。 与此同时，微软将限制访问其面部识别服务Azure Face的一些功能，而且还会完全删除其他功能。 这意味着公众以后想用微软情绪识别工具的话，还得去申请才能使用。 不仅是情绪识别，还有能识别性别、年龄、面部毛发、化妆等能力也将被停止使用。 此前，微软在更新的责任人工智能标准中提出了问责制，来监督谁使用了自家的服务，并对人脸识别工具的应用场合进行了更多的人为监督。 一直以来，情绪面部识别工具受到了各界的批评。
校园学生翻墙打架识别检测系统通过yolov7网络模型深度学习分析技术，校园学生翻墙打架识别检测系统可以对：打架行为、倒地行为识别、人员拥挤行为、攀高翻墙违规行为等违规行为进行实时分析检测。
公共空间遍布了跟踪识别人脸的摄像头，据称可以在犯罪分子犯罪之前锁定他们。 在未来，自动驾驶汽车将能够发现驾驶员路怒行为，并强制控制车辆。 不可否认，情绪检测的技术在AI时代不断飞速发展。 埃克曼和弗里森让来自美国、巴西、智利、阿根廷以及日本的学生来用表达情绪的词汇描述其看到的表情图，从而验证其方法可行性。他们很快得到这个明显的结论：在不同的国家，六种基本的表情都对应着六种情绪。 埃克曼偷偷拍下他们观看视频的表情，发现有权威者陪同的那组实验者与另一组表现不同：日本学生看起来更淡漠、面无表情状；而美国人表情更加夸张。 无陪同的那组日本学生和美国人表情类似，没有明显的区别。 Affectiva希望监控司机，从他们的声音，肢体语言和面部表情上识别出情绪。 心理学家詹姆斯及其团队最近的研究表明，使用越逼真的面部表情图，8岁前的儿童越不容易识别表情中所蕴含的情绪。 例如，年幼的孩子不知道“厌恶”的表情背后，蕴含的究竟是厌恶还是愤怒的情绪。
虽然多模态情绪识别技术越来越受到人们的关注，但是对于如何在特定的环境下更好地识别情绪，而不是在其他环境下，使用视觉和非视觉特征，人们还缺乏更深入的理解。 本研究结合两个关键的语境因素:1)说话人的性别，2)情绪插曲的持续时间，分析由面部表情、语气和文本衍生的多模态情绪特征的影响之间的相互作用。 研究发现，在识别除恐惧外的大多数情绪方面，男性的多模态特征表现得特别好。此外，多模态特征在识别中性、快乐和惊讶方面表现得特别好，在识别悲伤、愤怒、厌恶和恐惧方面表现得特别好。 这些发现为开发更能感知情境的情感识别和移情系统提供了新的见解。 ：Prasanta Bhattacharya, Raj Kumar Gupta, Yinping Yang 原文链接：https://arxiv.org/abs/2004.13274 视频中多模态情绪识别的上下文动态
脸识别热门，表情识别更加。但是表情识别很难，因为人脸的微表情很多，本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。 本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为： 1、加载pre-model网络与权重； 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测； 3、抠出人脸的图并灰化； 4、表情分类器检测 ---- 一、表情数据集 第一列是情绪分类，第二列是图像的numpy，第三列是train or test。 ? ---- 二、opencv的人脸识别 参考《opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测》 http://blog.csdn.net/sinat_26917383 三、表情分类与识别 本节源自github的mememoji。 https://github.com/JostineHo/mememoji 网络结构： ? ?
By 超神经 最近，杭州第十一中学试行的慧眼系统，通过教室内安装组合摄像头，捕捉学生在课堂上的表情和动作，借助人脸识别技术，采集学生的 6 种课堂行为和 7 种课堂表情。 据说它能准确捕捉学生阅读、起立、举手、趴桌子、听讲和书写等 6 种行为，并结合学生面部表情分析出中性、高兴、难过、愤怒、害怕、反感和惊讶 7 种情绪。 ? 十一中学计划今年在所有教室里安装该系统，观察学生课堂情绪的同时，还能刷脸考勤。不过，目前该系统仍处于初级阶段，还需要更多数据来供它学习，以提高情绪识别的准确性。 情绪识别：可以更有意义 情绪识别的应用场景越来越多，还是要感谢 AI 技术的迅速发展。 当然，十一中学的同学们可能并不感谢 AI，还是参考一下美国怎么在用情绪识别闷声发大财吧。 观影时 ? 前年，苹果收购了一家情绪识别科技公司——Emotient。据说他们家开发的情绪识别程序，通过观察受众对广告的情绪变化，来对广告进行优化，提高转化率。怪不得 AppStore 的广告越来越有趣。
与侧重于检测脑电波的NeuroSky不同的是，Affectiva公司选择侧重于人脸面部的研究，今年3月，他们将自产的情绪识别插件植入了Unity平台，鉴于Unity3D对于VR设备的良好支持，450万名开发者将有机会将此功能带入虚拟现实 虽然两家公司给出了不同的解决方案，但是将情绪识别带入虚拟现实还有一段路要走。 情绪识别内容不足 Unity3D中为VR内容开发者提供了情绪识别的相关插件，但是鲜有人投入这门技术。 现实是，情绪识别技术要真正投入到使用中，还需要开发者们不断的尝试。 ? 情绪识别技术现阶段还未投入虚拟现实市场，但其背后的商用价值却很诱人。 此外，在治疗心理疾病上，情绪识别技术也将大显身手。 总而言之，VR的风潮逾越数十年才刚落地生根，情绪识别技术在商业上的应用小菏才露尖尖角。
本发明公开了一种基于深度学习的多维度多任务学习评价系统,包括第一瞌睡疲倦识别模块,通过张开闭合眼睛动作识别,以及眼动轨迹识别;张开闭合动作识别用于识别用户疲倦瞌睡状态,以及结合眼动轨迹判断用户的注意力; 结合头部姿态识别用户判断用户的看书学习姿势正确和错误,结合眼睛的动作判断用户的疲倦瞌睡状态等。 本发明具有人脸识别功能、瞌睡疲倦识别功能、学习情绪评价功能、自动阅卷评分模块、近视识别功能等,能对学习进修多维度评价等。图片
、 ---- 新智元报道 来源：venturebeat 编辑：小芹 【新智元导读】研究人员最近开发了一种机器学习方法，可以从一个人的步态识别人的情绪(例如，积极或消极，平静或精力充沛)。 利用这种身体语言，教堂山大学和马里兰大学的研究人员最近开发了一种机器学习方法，可以从一个人的步态中识别人的感知情绪(例如，积极或消极，平静或精力充沛)。 然后，他们从多个步行视频语料库中提取步态来识别情感特征，并使用三维姿态估计技术提取姿态。 头部倾斜角度被用来区分快乐和悲伤的情绪，而“身体紧张”和“身体舒张”分别识别积极和消极的情绪。 “我们的方法也是第一个利用最先进的3D人体姿态估计技术，为步行视频中的情绪识别提供实时通道的方法，”研究者写道。“作为未来工作的一部分，我们希望收集更多的数据集，并解决目前的限制。”
迄今为止，大多数识别图像中情绪的技术都是基于对人们面部表情的分析，其隐藏条件是认为这些表情最能传达人类的情绪反应。 传统的情绪识别工具的主要局限是，当人们的面部表情模糊或难以区分时，它们无法获得令人满意的性能。 过去的研究表明，同时分析面部表情和与上下文相关的特征可以显着提高情绪识别工具的性能。 研究人员在一系列实验中使用使他们收集的数据集和一些数据集来评估他们的情绪识别技术。研究发现表明，正如之前的研究表明的那样，分析面部表情和上下文信息可以显著提高情绪识别工具的性能。 研究人员写道:"我们希望这项研究的结果将促进情境感知的情绪识别及其相关任务的进一步发展。"
AI 互动课开发套件（AI Interaction Class Suite，AICS）基于学生检测、学生身份识别、课堂情绪反馈识别、学生课堂动作识别、人头体追踪等 AI 技术，为线下双师课堂场景提供智能互动能力，包括：课堂考勤签到、课堂反馈统计、课堂提问互动等，有效提高名师带班率和课堂活跃度。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
