比人臉識別更先進表情識別多領域應用

成都弱電公司訊：

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?？茖W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。