fbpx

Blog categories

Comments

Riconoscimento delle Micro-Espressioni Facciali

Riconoscimento delle Micro-Espressioni Facciali

Il riconoscimento delle micro espressioni facciali potrebbe non essere esattamente quello che pensi. Implica qualcosa di più della semplice scansione di un volto, almeno per quanto riguarda il modo in cui si relaziona con l’Emotion AI. 

Con l’Emotion AI, il riconoscimento delle micro espressioni facciali si basa sulle attivazioni dei muscoli facciali per comprendere l’impatto emotivo della persona quando interagisce con qualcosa.

Come funziona?

Il riconoscimento delle micro espressioni facciali utilizza algoritmi di apprendimento automatico addestrati su grandi set di dati etichettati in base alle espressioni facciali  Possono includere immagini, video o persino scansioni 3D di volti. Gli algoritmi imparano a riconoscere i modelli dai dati per aiutare con il riconoscimento delle emozioni. Ad esempio, una faccia sorridente potrebbe essere associata alla felicità, mentre una fronte corrugata potrebbe indicare rabbia o frustrazione.

Inoltre, è necessario precisare che gli algoritmi addestrati per classificare le action units hanno un livello di accuratezza maggiore rispetto a quelli che utilizzano reti neurali addestrate, quindi, per decodificare le espressioni e rilevare l’emozione.

Sebbene gli algoritmi di apprendimento automatico siano un potente strumento per il riconoscimento delle micro espressioni facciali, possono avere alcune limitazioni. Ad esempio, fattori come l’illuminazione e persino l’angolazione di un viso potrebbero influire sui risultati. 

Come il Riconoscimento delle Micro-Espressioni Facciali supporta l’Emotion AI?

Il riconoscimento delle micro-espressioni facciali supporta l’Emotion AI raccogliendo i dati necessari per l’elaborazione. 

Questi software analizzano i movimenti dei muscoli facciali per determinare la risposta emotiva in base alle espressioni del volto, aiutando così a valutare l’impatto emotivo di una persona in un determinato contesto. 

Le action units aiutano a determinare l’espressione delle emozioni attraverso le loro correlazioni e possono avere enormi vantaggi nel migliorare le esperienze di interazione uomo-macchina. 

Perché il Riconoscimento delle Micro-Espressioni Facciali è importante? 

Il riconoscimento delle micro espressioni facciali offre numerosi vantaggi e ha una vasta gamma di applicazioni, dalla salute mentale alle ricerche di mercato.

Può aiutare in diverse situazioni, come la diagnosi e il trattamento delle condizioni di salute mentale. Ad esempio, uno psicologo potrebbe utilizzare un sistema di riconoscimento delle espressioni facciali per monitorare le emozioni di un paziente durante una sessione di terapia. Questo potrebbe aiutare il terapeuta a identificare i modelli di emozione che potrebbero essere associati a determinate condizioni di salute mentale, come la depressione o l’ansia.

Il riconoscimento delle micro espressioni facciali può anche essere utilizzato per supportare le ricerche di mercato. Ad esempio, con l’Emotion AI i marketing manager possono utilizzare questa tecnologia per capire quali media avranno il maggior potenziale per essere più efficaci sul  pubblico in base alle loro reazioni emotive, portando così le loro campagne al successo.

Scopri di più

Nel complesso, il riconoscimento delle espressioni facciali ha il potenziale di poter rivoluzionare un’ampia gamma di settori. Utilizzando questi algoritmi , è possibile identificare con precisione le emozioni in base alle espressioni facciali. Questa tecnologia ha il potenziale per migliorare l’assistenza sanitaria mentale, migliorare l’efficienza delle campagne di marketing e persino aiutare a migliorare la nostra comprensione delle emozioni umane.

Se desideri saperne di più su come il riconoscimento delle espressioni facciali e altri fattori contribuiscono all’Emotion AI, dai un’occhiata a questo “Glossario di Emotion AI“. Inoltre, siamo disponibili per aiutarti e rispondere a qualsiasi domanda. prenota oggi una demo con il team.

SCOPRI COME FUNZIONA

Scopri come potenziare le tue decisioni di marketing identificando i contenuti più coinvolgenti.
PIANIFICA UNA DEMO
Image module
div#stuning-header .dfd-stuning-header-bg-container {background-image: url(https://emotiva.it/wp-content/uploads/2023/02/Emotion-AI-8.png);background-color: #002f52;background-size: cover;background-position: top center;background-attachment: initial;background-repeat: no-repeat;}#stuning-header div.page-title-inner {min-height: 400px;}#main-content .dfd-content-wrap {margin: 0px;} #main-content .dfd-content-wrap > article {padding: 0px;}@media only screen and (min-width: 1101px) {#layout.dfd-portfolio-loop > .row.full-width > .blog-section.no-sidebars,#layout.dfd-gallery-loop > .row.full-width > .blog-section.no-sidebars {padding: 0 0px;}#layout.dfd-portfolio-loop > .row.full-width > .blog-section.no-sidebars > #main-content > .dfd-content-wrap:first-child,#layout.dfd-gallery-loop > .row.full-width > .blog-section.no-sidebars > #main-content > .dfd-content-wrap:first-child {border-top: 0px solid transparent; border-bottom: 0px solid transparent;}#layout.dfd-portfolio-loop > .row.full-width #right-sidebar,#layout.dfd-gallery-loop > .row.full-width #right-sidebar {padding-top: 0px;padding-bottom: 0px;}#layout.dfd-portfolio-loop > .row.full-width > .blog-section.no-sidebars .sort-panel,#layout.dfd-gallery-loop > .row.full-width > .blog-section.no-sidebars .sort-panel {margin-left: -0px;margin-right: -0px;}}#layout .dfd-content-wrap.layout-side-image,#layout > .row.full-width .dfd-content-wrap.layout-side-image {margin-left: 0;margin-right: 0;}