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Riconoscimento delle Emozioni

Riconoscimento delle Emozioni

Il riconoscimento delle emozioni è un nuovo campo di studi dell’intelligenza artificiale che permette enormi possibilità di applicazione, come ad esempio il miglioramento dell’esperienza dei consumatori o di supporto nell’ambito della  salute mentale. Non c’è da meravigliarsi se molti scienziati trovano tutto ciò molto interessante.

Questo ramo dell’intelligenza artificiale permette l’identificazione e classificazione degli stati emozionali delle persone attraverso le espressioni facciali. 

Quando il riconoscimento delle emozioni incontra l’Emotion AI, il risultato è l’identificazione degli stati emozionali dei soggetti attraverso l’uso delle action units, della geometria facciale e di altre correlazioni.

L’uso delle Action Units per il Riconoscimento delle Emozioni

Un modo in cui il riconoscimento delle emozioni può supportare con successo l’Emotion AI è classificando i muscoli facciali attraverso le action units. Le action units sono state identificate dai ricercatori Paul Ekman e Wally Friesen come un modo per catalogare in modo sistematico i muscoli facciali che identificano i tipi di emozioni espresse.

I software di Emotion AI, come EmPower, analizzano i dati delle action units permettendo di comprendere i cambiamenti degli stati emozionali delle persone in modo istantaneo.

 

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Come il Riconoscimento delle Emozioni supporta Emotion AI?

Il riconoscimento delle emozioni deve affrontare una sfida importante: non tutti manifestano le emozioni allo stesso modo. Gli individui potrebbero cambiare a seconda di chi hanno di fronte o in base a ciò che li circonda. Pertanto, gli strumenti di riconoscimento delle emozioni devono tenere  conto di queste variabili in modo da identificare e classificare accuratamente gli stati emotivi.

Per prevenire l’identificazione errata delle emozioni, i ricercatori utilizzano spesso grandi dataset di stati emotivi precedentemente etichettati per addestrare algoritmi di apprendimento automatico. Questi set di dati sono in genere costituiti da immagini o video di persone che mostrano diverse espressioni facciali insieme a etichette che indicano quale emozione viene espressa.  Gli algoritmi con un livello di accuratezza maggiore sono in grado di classificare le action units e di decodificarle in espressione dell’emozione.

Dunque, l’algoritmo di apprendimento automatico viene addestrato su questi grandi dataset per imparare a identificare e classificare gli stati emotivi in ​​base ai segnali visivi che riceve in modo del tutto autonomo.

Perché è importante?

Sei in grado di riconoscere quando qualcuno è felice? 

Per esempio, puoi dire che qualcuno è felice perché magari si è appena ricongiunto con la famiglia dopo un lungo periodo lontano.  Fisicamente, puoi dire che qualcuno sembra felice perché i suoi muscoli intorno agli occhi si restringono e si possono notare le rughe d’espressione mentre gli angoli delle sue guance e delle sue labbra si inarcano. 

Il riconoscimento delle emozioni aiuta a identificarle e classificarle nel modo piĂą accurato possibile.

Casi d’Uso

Il riconoscimento delle emozioni ha il potenziale di essere di supporto in diverse situazioni, per esempio gli operatori del servizio clienti potrebbero essere in grado di utilizzare questa tecnologia per sapere quando ridurre l’insoddisfazione di un cliente prima che peggiori e tutto in base all’analisi delle espressioni facciali. 

I professionisti che si occupano di salute mentale possono usare il riconoscimento delle emozioni per comprendere meglio i loro pazienti fornendo dati oggettivi sullo stato emotivo di una persona, soprattutto quando non sono verbalmente in grado di farlo. Gli esperti di marketing utilizzano il riconoscimento delle emozioni persino per costruire le loro campagne di marketing ed avere successo attraverso la comprensione del grado di attenzione e di coinvolgimento del loro pubblico.

Scopri di piĂą sull’Emotion AI

Approfondiamo gli argomenti sull’Emotion AI in questo Glossario: dagli esperti dietro la ricerca sulle emozioni alla comprensione di concetti chiave come la sentiment analysis e altro ancora. 

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