Was ist das Anwendungsprinzip der KI-Emotions- und Sentimentanalyse in der Computer Vision?

Affektive künstliche Intelligenz, auch bekannt als Affective Computing, ist eine Computer-Vision-Analysetechnologie, die persönliche Emotionen und emotionale Zustände durch Gesichtsemotionserkennung und visuelle Emotionsbewertung analysiert. Es hilft uns, menschliche Emotionen zu verstehen und findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der psychischen Gesundheit, Marktforschung und Bildung.

Visuelle Emotionsanalyse (VEA) ist eine herausfordernde Aufgabe, die darauf abzielt, die emotionale Lücke zwischen Pixeln auf niedriger Ebene und Emotionen auf hoher Ebene zu schließen. Trotz vieler Schwierigkeiten birgt die visuelle Sentimentanalyse großes Potenzial, da das Verständnis menschlicher Emotionen für die Entwicklung leistungsfähiger künstlicher Intelligenz von entscheidender Bedeutung ist. In den letzten Jahren hat die rasante Entwicklung von Convolutional Neural Networks (CNN) Deep Learning zu einer neuen Wahl für die Stimmungsanalyse gemacht. Durch CNN können wir seine fortschrittlichen Funktionen zur Merkmalsextraktion und adaptiven Lernfähigkeiten nutzen, um emotionale Informationen in Bildern zu erfassen. Es wird erwartet, dass dieser Ansatz die Genauigkeit und Effizienz der Stimmungsanalyse verbessert und den Grundstein für intelligentere Computer-Vision-Systeme legt. Obwohl aktuelle Herausforderungen weiterhin bestehen, wird die visuelle Emotionsanalyse in naher Zukunft zu einer wichtigen Forschungsrichtung im Bereich Computer Vision werden.

So funktioniert die Emotionsanalyse mit künstlicher Intelligenz:

1. Bildvorverarbeitung, Zuschneiden, Größe ändern, drehen, Farbkorrektur;

3 Verwenden Sie das CNN-Modell, um wichtige Funktionen zu extrahieren;

Grundlagen der KI-Emotionserkennung

Gesichtserkennung in Bildern und Videos

Verwenden Sie eine Kamera oder Videoaufnahmen, um Gesichter zu erkennen und zu lokalisieren. Begrenzungsrahmenkoordinaten werden verwendet, um die genaue Gesichtsposition in Echtzeit anzuzeigen. Die Aufgabe der Gesichtserkennung bleibt eine Herausforderung, und die Erkennung aller Gesichter in einem bestimmten Eingabebild ist nicht garantiert, insbesondere in unkontrollierten Umgebungen mit schwierigen Lichtverhältnissen, unterschiedlichen Kopfhaltungen, großen Entfernungen oder Verdeckungen.

Bildvorverarbeitung

Wenn ein Gesicht erkannt wird, werden die Bilddaten optimiert, bevor sie in den Emotionsklassifikator eingespeist werden. Dieser Schritt verbessert die Erkennungsgenauigkeit erheblich. Die Bildvorverarbeitung umfasst normalerweise mehrere Unterschritte zur Normalisierung von Beleuchtungsänderungen, Rauschunterdrückung, Bildglättung, Bildrotationskorrektur, Bildgrößenänderung und Bildzuschnitt.

AI Model Emotion Classification

Nach der Vorverarbeitung werden die relevanten Merkmale aus den vorverarbeiteten Daten abgerufen, die die erkannten Gesichter enthalten. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, viele Gesichtsmerkmale zu erkennen. Zum Beispiel Aktionseinheiten (AU), Bewegung von Gesichtsmerkmalspunkten, Abstand zwischen Gesichtsmerkmalspunkten, Verlaufsmerkmale, Gesichtstextur usw.

Normalerweise basieren Klassifikatoren für die KI-Emotionserkennung auf Support Vector Machines (SVM) oder Convolutional Neural Networks (CNN). Abschließend werden die erkannten Gesichter anhand ihres Gesichtsausdrucks durch die Zuordnung vordefinierter Kategorien klassifiziert.

Welche Emotionen können durch Computer Vision erkannt werden?

Die Emotionen oder emotionalen Ausdrücke, die ein KI-Modell erkennen kann, hängen von der Kategorie ab, auf die es trainiert wurde. Die meisten Emotionsdatenbanken enthalten die folgenden Emotionen:

Wut

Ekel

Angst

Glück

Traurigkeit

Überraschung

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