「人可貌相」：AI如何與你心有靈犀

「人可貌相」：AI如何與你心有靈犀

情緒分析已被不同的公司廣泛應用于衡量消費者對數字世界中對其產品或品牌的喜好。然而，在線下世界中，用戶還會在零售店、展廳等場所中與產品進行交互，而如何在這些情形下自動檢測用戶反應仍然是一項具有挑戰性的任務。使用人工智慧進行臉部表情的情感檢測是一種可行辦法來自動衡量消費者對其內容和品牌參與度。

在 ParallelDots 中，我們結合了心理學，人類表情學和人工智慧學來自動識別個體臉部的不同情緒。我們的面部情感檢測演算法可以實時識別七種不同類型的情緒狀態。

在這篇文章中，我們將討論如何使用這種技術來有效地解決各種實際案例。

1.汽車安全與個性化提升

世界各地的汽車製造商越來越關注如何讓汽車更加個性化，駕駛更安全。在追求汽車智能化的過程中，廠商使用 AI 來幫助他們理解人類情感是有道理的。利用面部情緒檢測功能，智能汽車可以在司機疲勞駕駛時提醒他。

美國運輸部稱，駕駛過程中的相關的錯誤導致了大約 95％ 的致命交通事故。 面部情緒檢測可以發現疲勞駕駛之前的面部微表情的細微變化，並向司機發送警告，讓他停下來休息一下，然後切換歌曲或者打開空調。

2.面試中的面部情緒檢測

面試者與面試官之間的互動很容易受到多種判斷和主觀性的影響。這種主觀性使得很難確定面試者的性格是否適合這項工作。由於語義的模糊性，認知偏差和前後因果關係，我們難以準確識別面試者試圖表達的。 這就是可以應用 AI 的地方，它可以通過檢測面試者的面部表情來捕捉他們的情緒，並進一步評估他們的性格特徵。

值得注意的是，聯合利華已經開始將這項技術納入其招聘流程中。通過這項技術，面試官將能夠了解受訪者的整體的信心水平，並判斷該面試者是否能夠在面向客戶的工作中表現良好。

同樣，通過衡量他的回答過程中的情緒變化，並將其與這一領域的海量知識相結合，可以判斷候選人是否誠實地回答了所有問題。

通過保持和記錄工作中的交互，員工的士氣也可以通過使用這種技術來感知。 作為人力資源工具，它不僅有助於制定招聘策略，還有助於設計人力資源政策，從而實現員工的績效最大化。

3.視頻遊戲測試

視頻遊戲的設計需考慮特定的目標受眾。每個視頻遊戲旨在喚起用戶的特定行為或情感。 在測試階段，用戶被要求在給定的時間內玩遊戲，且他們的反饋信息將會協助最終產品的制定。 使用面部情緒檢測有助於實時理解用戶玩遊戲時的情緒，而無需手動分析完整的視頻。

這種產品反饋可以通過分析用戶的實時信息並檢測他的面部情緒來獲得。挫折和憤怒的情緒在高級視頻遊戲很常見，利用面部情緒檢測將有助於了解遊戲中哪些時刻會引起哪些情緒。在遊戲中觀察到一些出乎意料的情緒也是可能的。從體驗過遊戲的用戶獲得反饋可能效率低下。

這是因為通過辭彙來描述經驗往往很困難。 此外，用戶可能無法記住遊戲的不同部分具體經歷了什麼情緒。

面部情緒識別是一種超越口頭以及書面反饋並了解用戶實時體驗的實用手段。

當以這種形式進行反饋時，用戶體驗是真正無干擾的。 那麼，這種反饋比其他形式更為可靠。

4.市場調查

傳統上，市場調研公司已經採用諸如問卷調查之類的口述方法來發現消費者的需求。 然而，這樣的方法假設消費者可以口頭表述他們的偏好，並且所表述的偏好與未來的行為相對應，而這並不總是準確的。

市場調研行業另一種流行的方法是利用行為，觀察用戶在與產品互動時的反應。

這些方法被認為比口述方法更客觀。 行為方法使用用戶與產品交互的視頻，然後手動分析，觀察用戶的反應和情緒。然而，隨著樣本數量的增加，這種方法很可能導致工作量快速增長。

市場調研公司可以通過自動識別面部表情（面部編碼）所表示的情緒並匯總結果，這樣大大改善了人工的面部情緒識別。

應用技術來識別情緒是一項具有挑戰性的任務，然而機器學習演算法已經展示出了巨大的希望。

使用 ParallelDots 的面部情緒檢測 API ，客戶可以處理圖片或者實時視頻來實現監控視頻的反饋或者實現視頻分析的自動化，從而節省成本並改善生活。 該 API 現收現付的定價模式允許您在大規模購買前測試該技術。

面部情緒檢測只是視覺智能自動分析視頻和圖像的一個子集。

翻譯：Freya

審校：NeverMoes

原文：

https://blog.paralleldots.com/product/facial-emotion-detection-using-ai/

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