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成都弱電工程相關案例

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比人臉識別更先進表情識別多領域應用

閱覽次數:128 次  發布日期: -0001-11-30

成都弱電工程訊:

一直以來,表情是人類引以為傲的東西,這是我們和機器的一種本質上的區別。隨著計算機的發展,我們更期盼人機之間的溝通交流,尤其是一種帶有感情的溝通交流。計算機在情感方面的成長經歷也類似于我們每個人的成長過程——以觀察和辨別情感作為最終自然,親切,生動的交互的開始。

在物聯網技術發展的今天,面部辨認已經不是什么太大的技術性問題,而對于人類表情辨認來說,仍舊是一片空白。我們希望有一天機器可以讀懂我們的語言、知悉我們的表情,更好的為我們服務,或許這才是真正的物聯網時代。

表情辨認的誕生

根據情緒基本理論,人人都會具有的基本情感:憤怒,厭惡,恐懼,快樂,悲傷和驚訝。一個心理學家PaulEkman解讀這些情感的表達,開發了一套“面部動作組織系統”(FACS)來將每個人的表情分解為許多面部動作單元(ActionUnits),單獨這些面部單元并不能夠代表任何的情感,但是利用它們的組合特征我們可以進行一些面部表情辨認,就像《Lietome》里演的一樣。假如一個人對您笑的時候只牽動了顴大肌,那么這八成就是一個實實在在的假笑,因為一個真誠的笑容除了顴大肌以外眼輪匝肌也會被牽動。

電腦情緒辨認,做法就是在面部提取一些關鍵的點,將那些相對不變的“錨點”,好比鼻尖,最為一些參考的固定點,然后用像嘴角這樣的點來判斷您做出的表情。科學家通過將表情分成一小塊一小塊動作單元,再通過動作單元的組合判斷情緒的做法分歧,他們對表情的分類更加自然,簡樸易懂,將表情進行更細致的分類,然后從某一種特定的表情整體學習其中的特征。

表情辨認應用

表情檢測防疲勞駕駛

百度移動部門技術工程師整合百度“表情辨認LBS百度云”等基礎技術,研發出一款提示“疲勞駕駛”的解決方案,可以對接在汽車開放平臺上使用,不過目前尚在概念階段。

通過用攝像頭實時捕捉駕駛者的面部表情特征,解析表情背后的人物狀態。一旦發現司機有可能疲勞駕駛(閉眼超時、眉頭下垂、睜眼被動等),后臺技術會做出判斷,觸發啟動一系列干預手段:語音播報提示,播放嘹亮音樂為駕駛者提神;發送短信給駕駛者事先設定的緊急聯系人,請求幫助喚醒或解救(有可能司機的異常狀態實為心臟病等突發疾病導致);LBS技術獲取車主地理位置,以“云推送”方式通知周邊車輛注重避讓。

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