감정 인식

감정 인식은 인간의 감정을 식별하는 과정으로, 가장 일반적으로 얼굴 표정뿐만 아니라 구두 표현에서도 있습니다. 이것은 둘 다 인간이 자동으로하는 일이지만 계산 방법론도 개발되었습니다.

과학적 정의 감정
감정은 감정, 분위기 및 성격의 개념과 차별화되어야합니다. 느낌은 z입니다. 벽 뒤에 숨어있는 사람을 느낄 때 공포감이 생길 수 있습니다. 그렇다면 두려움을 느낍니다. 이 신체적 변화가인지 적으로 평가 될 때 감정은 감정이됩니다.

예를 들어 어떤 사람이 가면을 가면 그 사람의 심장 박동을 추적하면 공포에 대해 말할 것입니다. 그러나 그가 비밀리에 사랑하는 사람에게 돌아 가면 기쁨에 대해 말할 것입니다. 감정은 대개 몇 초 밖에 걸리지 않으며 온셋과 오프 세트가 명확하게 정의되어 있습니다. 반면에 기분은 몇 시간, 며칠 또는 몇 주 동안 지속될 수 있습니다. 누군가 오늘 그가 기분이 좋지 않다고 말하면 그는 기분이 좋지 않습니다. 그러나 이것은 반드시 감정과 관련이 없습니다.

종종 특정 감정은 특정 감정의 발생 확률을 높이거나 낮출 수 있지만,이 두 가지는 분석적으로 분리되어야합니다. 마지막으로, 사람의 성격은 분위기와 구별되어야합니다. 예를 들어, 용의자는 영구적으로 부정적으로 과장되어 있습니다. 이런 식으로 타임 라인에 배치 된 감정, 감정, 기분, 성격이라는 용어를 한 손에는 느낌, 다른 한 손에는 단기, 성격은 장기적으로 상상할 수 있습니다.

인간
인간은 감정을 인식하는 보편적 인 일관성을 보여 주지만 능력의 개인 간에는 큰 변동성을 보여줍니다. 이것은 심리학의 주요 연구 주제였습니다.

교차 레이스 효과
두 사람 사이의 감정적 인 인식은 크게 변동될 수 있습니다. 심리학에서는 교차 경주 효과라고 불리는 현상이 발견되었습니다. 이 현상은 인식 할 감정이 관찰자와 동일한 문화 또는 민족성에 속하지 않은 얼굴에 속할 때 감정 인식률이 낮아짐을 의미합니다. 그러나 이러한 효과는 일종의 훈련으로 극복 될 수 있습니다.

시각적 모방 자의 인정
이 부분은 일반적으로 표정이라고합니다. 인간 – 기계 인터페이스로서, 디지털 비디오 카메라 또는 동등한 광 입력 장치가 사용됩니다. 여기서 얼굴 인식 방법은 얼굴 표면의 특성을 분석하는 데 사용됩니다. 자동 분류는 직렬 프레임의 표정을 감정과 관련 될 수있는 클러스터와 연관시키는 것이 가능합니다. 연구에 따르면, 모방 감정의 30 %만이 실제로 느껴지는 감정과 일치합니다. 따라서 시각적 인 표정을 시각적 인 감정 인식과 동일시해서는 안됩니다. 시각 감정 인식의 생물학적 배경은 로봇에서 인간의 시신경을 시뮬레이션 한 것입니다.

감정 유도
감정 심리학, 행동학 연구, 신경 심리학 및 기타 많은 과학 분야의 실험 설정에서 실험실 조건에서 특정 감정을 “생성”하는 것이 중요합니다. 정서적 유도는 감정적 인 연구에서 가장 어려운 영역 중 하나입니다. 이 주제에 대한 여러 메타 분석은 감정을 가장 효과적으로 유도 할 수있는 몇 가지 방법을 추출했습니다.

가장 먼저 감정을 포착합니다 (키워드 필드 연구). 내부 유효성이 낮기 때문에 이것은 종종 삼가고 있습니다. 높은 내부 유효성과 높은 외부 유효성을 결합하는 두 번째 방법은 감정 기억으로부터 기억을 불러내려는 감정적 인 회상의 방법입니다. EEG 감정 연구 이외의 실험을 위해 낙심 한 것은 IAPS 나 유도 방법과 같은 유도 방법으로 감정 유발 영화 시퀀스 또는 음악을 사용한다고합니다. 이러한 모든 방법은 구체적인 효과를 증명하지 못합니다. 로봇 공학은 종종 이상적인 실험 절차를 사용합니다. 예 :

유도 방법은 인간의 감정을 유도하기로되어있다.
남자는 얼굴이 바뀌면서 자신의 감정을 표현합니다.
컴퓨터의 웹캠이 새로운 표정을 캡처합니다.
컴퓨터는 감정을 이전에 유발 된 감정으로 분류하여 감정을 자동으로 분류 할 수 있습니다.

학습 단계를 완료 한 후 AI는 이전에 인간이 가르침을받지 않고도 독립적으로 감정을 인식 할 수 있어야합니다. 그러나 유도 방법이 종종 효능에 대해 테스트되지 않았고 유도 된 감정이 실험 자체에서 평가되지 않았기 때문에 로봇 공학에서 이러한 이상화 된 실험 절차는 종종 오류가 있으며 불완전합니다.

오토매틱
이 프로세스는 신호 처리, 기계 학습 및 컴퓨터 비전과 같은 여러 영역의 기술을 활용합니다. 베이지안 네트워크, 가우스 혼합 모델 (Gaussian Mixture models) 및 숨겨진 마르코프 모델 (Hidden Markov Models)과 같은 감정을 해석하기 위해 다양한 방법론 및 기법이 사용될 수있다.

구혼
감정 인식 작업은 종종 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 멀티 모드 형식의 인간 표현을 분석하는 작업을 포함합니다. 얼굴 표정, 몸동작 및 제스처, 말하기 등의 정보를 통합하여 서로 다른 감정 유형을 감지합니다. 특정 감정 유형을 분류하기 위해 감정 인식에서 기존의 접근법은 세 가지 주요 범주로 분류 할 수있다 : 지식 기반 기법, 통계 기법 및 하이브리드 접근법.

지식 기반 기법
지식 기반 기술 (어휘 기반 기술이라고도 함)은 특정 감정 유형을 감지하기 위해 영역 지식과 언어의 의미 및 구문 론적 특성을 활용합니다. 이 접근 방식에서는 WordNet, SenticNet, ConceptNet 및 EmotiNet과 같은 감정 분류 프로세스 중에 지식 기반 리소스를 사용하는 것이 일반적입니다. 이 접근 방식의 장점 중 하나는 이러한 지식 기반 리소스의 가용성이 높아지기 때문에 접근성과 경제성이 향상된다는 것입니다. 반면에이 기술의 한계는 개념 뉘앙스와 복잡한 언어 규칙을 처리 할 수 ​​없다는 것입니다.

지식 기반 기술은 주로 사전 기반 및 자료 기반 접근 방식의 두 가지 범주로 분류 할 수 있습니다. 사전 기반 접근법은 사전에 의견이나 감정의 씨앗 단어를 찾고 동의어와 반의어를 검색하여 의견이나 감정의 초기 목록을 확장합니다. 반면에 코퍼스 기반 접근법은 의견이나 감정 단어의 시드 목록으로 시작하고 대규모 코퍼스에서 상황 별 특성을 가진 다른 단어를 찾아 데이터베이스를 확장합니다. 코퍼스 기반 접근법은 문맥을 고려하지만 한 도메인의 단어가 다른 도메인의 다른 방향을 가질 수 있기 때문에 각 도메인마다 성능이 달라집니다.

통계 방법
통계 방법은 일반적으로 다양한 감독 데이터 수집 알고리즘을 사용하여 적절한 감정 유형을 학습하고 예측하는 알고리즘을 사용합니다. 이 접근법은 일반적으로 두 세트의 데이터 세트를 포함합니다 : 훈련 세트와 테스트 세트. 전자는 데이터 속성을 학습하는 데 사용되고 후자는 기계 학습 알고리즘의 성능을 검증하는 데 사용됩니다. 기계 학습 알고리즘은 일반적으로 다른 접근 방식에 비해보다 합리적인 분류 정확도를 제공하지만 분류 프로세스에서 좋은 결과를 얻는 데 따르는 어려움 중 하나는 충분히 큰 교육 세트를 가질 필요가 있다는 것입니다.

가장 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘에는 SVM (Support Vector Machines), Naive Bayes 및 Maximum Entropy가 있습니다. 감독받지 않은 기계 학습 패밀리에 속하는 깊은 학습 또한 감정 인식에 널리 사용됩니다. 잘 알려진 심층 학습 알고리즘에는 CNN (Convolutional Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory) 및 ELM (Extreme Learning Machine)과 같은 ANN (Artificial Neural Network)의 다양한 아키텍처가 포함됩니다. 감정 인식 영역에서의 깊은 학습 접근법의 인기는 주로 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 자연어 처리 (NLP)와 같은 관련 응용 프로그램의 성공에 기인합니다.

하이브리드 방식
감정 인식에서 하이브리드 접근법은 본질적으로 두 기술의 보완적인 특성을 활용하는 지식 기반 기법과 통계 기법의 결합입니다. 지식 기반 언어 요소 및 통계 방법의 앙상블을 적용한 작품 중 일부는 구문 컴퓨팅 및 iFeel을 포함하며 두 가지 모두 개념 수준 지식 기반 SenticNet 리소스를 채택했습니다. 하이브리드 접근법의 구현에서 그러한 지식 기반 자원의 역할은 감정 분류 과정에서 매우 중요합니다. 하이브리드 기법은 지식 기반 및 통계적 접근법 모두에서 제공되는 이점을 활용하므로 지식 기반 또는 통계 기법을 독립적으로 사용하는 것과는 대조적으로 분류 성능이 향상되는 경향이 있습니다. 그러나 하이브리드 기법을 사용하는 단점은 분류 과정에서 계산상의 복잡성입니다.

데이터 세트
데이터는 감정 인식에서 기존 접근법의 핵심 부분이며 대부분의 경우 기계 학습 알고리즘을 학습하는 데 필요한 주석이 달린 데이터를 얻는 것이 쉽지 않습니다. 공개적으로 사용 가능한 대부분의 데이터에는 주석이 달리지 않지만 감정 인식 연구를 수행 할 수있는 기존의 주석이 달린 데이터 세트가 있습니다. 텍스트, 오디오, 비디오 또는 생체 신호의 형태로 멀티 모드 소스에서 다른 감정 유형을 분류하는 작업을 위해 다음 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.

HUMAINE : 자연스러운 클립에 여러 가지 방식으로 감성적 단어와 문맥 레이블을 제공합니다.
벨파스트 데이터베이스 : TV 프로그램 및 인터뷰 레코딩의 다양한 감정을 클립에 제공합니다.
SEMAINE : 사람과 가상 에이전트간에 시청각 녹음을 제공하고 화난, 행복, 공포, 혐오감, 슬픔, 경멸 및 오락과 같은 감정 표현을 포함합니다.
IEMOCAP : 배우들 사이의 2 차 세션 기록을 제공하고 행복, 분노, 슬픔, 좌절, 중립적 인 상태와 같은 감정 표현을 포함합니다.
eNTERFACE : 7 개 국적의 시청각 자료를 제공하며 행복, 분노, 슬픔, 놀라움, 혐오감 및 공포와 같은 감정 표현을 포함합니다.
DEAP : 뇌파, 뇌파, 심전도, 얼굴 비디오 녹음, 감정 표현을 제공합니다. 원자가, 각성, 영화 클립을 보는 사람들의 우월성
드레 머 (DREAMER) : 원자력, 각성, 영화 클립을 보는 사람들의 우월성 측면에서 뇌파 검사 (EEG) 및 심전도 (ECG) 녹음은 물론 감정 주석을 제공합니다.

응용 프로그램
컴퓨터 프로그래머는 Paul Ekman의 Facial Action Coding System을 가이드로 사용합니다.

감정 인식은 다양한 이유로 사용됩니다. Affectiva는이를 사용하여 광고주 및 콘텐츠 제작자가 제품을보다 효과적으로 판매 할 수 있도록 지원합니다. Affectiva는 또한 자폐증 어린이의 감정을 측정하는 Q- 센서를 만듭니다. Emotient는 인공 지능을 활용하여 “얼굴 표정에 기반한 태도와 행동”을 예측하는 신생 기업입니다. 애플은 2016 년 1 월에 Emotient를 사겠다는 의사를 밝혔다. nViso는 실시간 API를 통해 웹 및 모바일 애플리케이션에 대한 실시간 감정 인식 기능을 제공한다. Visage Technologies AB는 마케팅 및 과학 연구 및 이와 유사한 목적을 위해 Visage SDK의 일부로 감정 평가를 제공합니다. 아이어리스 (Eyeris)는 얼굴 분석 및 감정 인식 소프트웨어를 통합하는 자동차 제조업체 및 사회 로봇 회사를 포함한 임베디드 시스템 제조업체와 협력하는 감정 인식 회사입니다. 뿐만 아니라 비디오 콘텐츠 제작자와의 협력을 통해 단편 및 장편 비디오 크리에이티브의인지 된 효과를 측정하는 데 도움을줍니다. 감정 인식 및 감정 분석은 전 세계의 기업 및 대학에서 연구되고 있습니다.

거짓말 탐지
다 감각 감각 지각은 발언의 진실성을 평가할 때, 특히 사기를 고의적으로 거짓으로 판단 할 때 유용합니다. 거짓은 고의적으로 거짓 인 거짓 진술로 이해해야합니다. 거짓말, 모방, 몸짓, 언어 및 자세의 확실성에 대한 보편적으로 유효한 지표는 아니지만 실마리를 제공 할 수 있습니다. 상대적으로 신뢰할 수있는 것은 눈동자 너비, 시선 또는 홍조와 같이 의식하지 못하거나 제어 할 수없는 신호입니다. 더욱이, 사람의 다양한 언어 적 표현과 비 언어 적 표현 사이의 불일치에 대한 관심이 점차 강조되어야한다.