コンピュータービジョンにおける AI 感情分析の応用原理は何ですか?

感情人工知能は、感情コンピューティングとしても知られ、顔の感情検出と視覚データの感情評価を通じて個人の感情と感情状態を分析するコンピューター ビジョン分析テクノロジーです。人間の感情を理解するのに役立ち、メンタルヘルス、市場調査、教育などのさまざまな分野に応用できます。

視覚感情分析 (VEA) は、低レベルのピクセルと高レベルの感情の間の感情的なギャップを埋めることを目的としたやりがいのあるタスクです。多くの困難にもかかわらず、強力な人工知能を実現するには人間の感情を理解することが重要であるため、視覚的感情分析には大きな可能性が秘められています。近年、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の急速な発展により、ディープ ラーニングが感情分析の新たな選択肢になりました。 CNN を通じて、その高度な特徴抽出機能と適応学習機能を活用して、画像内の感情情報をキャプチャできます。このアプローチにより、センチメント分析の精度と効率が向上し、よりスマートなコンピューター ビジョン システムの基盤が築かれることが期待されています。現在の課題はまだ存在しますが、視覚感情分析は近い将来、コンピュータ ビジョンの分野で重要な研究方向になるでしょう。

人工知能感情分析の仕組み

人工知能感情アプリケーションまたはビジョン システムは、次のステップで構成されます:

1. カメラ ソースから画像フレームを取得;

2. 画像の前処理、トリミング、サイズ変更、回転、色補正;

3. CNN モデルを使用して重要な特徴を抽出します;

4. 感情分類を実行します。

AI 感情認識の基礎

画像とビデオでの顔検出

カメラまたはビデオの使用顔を検出して位置を特定するためのビデオ映像。境界ボックスの座標は、顔の正確な位置をリアルタイムで示すために使用されます。顔検出タスクは依然として困難であり、特に困難な照明条件、異なる頭のポーズ、長距離、または遮蔽などの制御されていない環境では、特定の入力画像内のすべての顔の検出は保証されません。

画像前処理

顔が検出されると、画像データは感情分類器に入力される前に最適化されます。このステップにより、検出精度が大幅に向上します。画像の前処理には、通常、照明変化の正規化、ノイズ低減、画像の平滑化、画像の回転補正、画像のサイズ変更、画像のトリミングなどの複数のサブステップが含まれます。

AI モデルの感情分類

前処理後、検出された顔を含む前処理データから関連する特徴が取得されます。多くの顔の特徴を検出するにはさまざまな方法があります。たとえば、アクション ユニット (AU)、顔特徴点の動き、顔特徴点間の距離、グラデーション特徴、顔のテクスチャなどです。

通常、AI 感情認識に使用される分類器は、サポート ベクター マシン (SVM) または畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に基づいています。最後に、認識された顔は、事前定義されたカテゴリを割り当てることにより、表情に基づいて分類されます。

コンピュータービジョンはどのような感情を検出できますか?

AI モデルが検出できる感情や感情表現は、AI モデルがトレーニングされたカテゴリによって異なります。ほとんどの感情データベースには次の感情が含まれています:

• 怒り
• 嫌悪
• 恐怖
• 幸福
# #悲しみ
• 驚き

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