컴퓨터 비전에서 AI 감정 및 정서 분석의 적용 원리는 무엇입니까?

감정 컴퓨팅이라고도 알려진 감성 인공 지능은 얼굴 감정 감지 및 시각적 데이터 감정 평가를 통해 개인의 감정과 감정 상태를 분석하는 컴퓨터 비전 분석 기술입니다. 인간의 감정을 이해하는 데 도움이 되며 정신 건강, 시장 조사, 교육 등 다양한 분야에 적용됩니다.

시각적 감정 분석(VEA)은 낮은 수준의 픽셀과 높은 수준의 감정 사이의 감정적 격차를 해소하는 것을 목표로 하는 도전적인 작업입니다. 많은 어려움에도 불구하고 인간의 감정을 이해하는 것이 강력한 인공 지능을 달성하는 데 중요하기 때문에 시각적 감정 분석은 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 최근 몇 년 동안 CNN(Convolutional Neural Network)의 급속한 발전으로 딥러닝이 감정 분석을 위한 새로운 선택이 되었습니다. CNN을 통해 고급 특징 추출 기능과 적응형 학습 기능을 활용하여 이미지의 감정 정보를 포착할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 감성 분석의 정확성과 효율성을 향상시키고 보다 스마트한 컴퓨터 비전 시스템의 기반을 마련할 것으로 기대됩니다. 현재의 과제는 여전히 존재하지만 시각적 감정 분석은 가까운 미래에 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구 방향이 될 것입니다.

인공지능 감정 분석 작동 방식

인공 지능 감정 응용 프로그램 또는 비전 시스템에는 다음 단계가 포함됩니다.

1. 이미지 전처리, 자르기, 크기 조정, 회전, 색상 보정

3. CNN 모델을 사용하여 중요한 특징 추출

4.

AI 감정 인식의 기초

이미지와 동영상의 얼굴 감지

카메라나 동영상 영상을 사용하여 얼굴을 감지하고 찾습니다. 경계 상자 좌표는 실시간으로 정확한 얼굴 위치를 나타내는 데 사용됩니다. 얼굴 감지 작업은 여전히 ​​어려운 일이며 주어진 입력 이미지의 모든 얼굴 감지는 보장되지 않습니다. 특히 까다로운 조명 조건, 다양한 머리 자세, 장거리 또는 폐색이 있는 통제되지 않은 환경에서는 더욱 그렇습니다.

이미지 전처리

얼굴이 감지되면 이미지 데이터가 감정 분류기에 입력되기 전에 최적화됩니다. 이 단계는 감지 정확도를 크게 향상시킵니다. 이미지 전처리에는 일반적으로 조명 변경, 노이즈 감소, 이미지 스무딩, 이미지 회전 수정, 이미지 크기 조정 및 이미지 자르기를 정규화하는 여러 하위 단계가 포함됩니다.

AI 모델 감정 분류

전처리 후 감지된 얼굴이 포함된 전처리 데이터에서 관련 특징을 검색합니다. 다양한 얼굴 특징을 감지하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어 AU(Action Unit), 얼굴 특징점의 이동, 얼굴 특징점 사이의 거리, 그라데이션 특징, 얼굴 질감 등이 있습니다.

보통 AI 감정 인식에 사용되는 분류기는 SVM(서포트 벡터 머신)이나 CNN(컨볼루션 신경망)을 기반으로 합니다. 마지막으로, 인식된 얼굴은 미리 정의된 카테고리를 할당하여 얼굴 표정에 따라 분류됩니다.

컴퓨터 비전으로 감지할 수 있는 감정은 무엇인가요?

AI 모델이 감지할 수 있는 감정이나 감정 표현은 훈련받은 카테고리에 따라 다릅니다. 대부분의 감정 데이터베이스에는 다음과 같은 감정이 있습니다.

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