小說《三體》中 ， “三體人”不會撒謊、彼此思維和情緒完全透明 ， 這樣的情節正逐漸變為現實 。
隨著人工智能（AI）情緒識別技術的發展 ， 機器已經能識別人類情緒的變化 。
情緒識別正被越來越廣泛地應用于機器智能中 ， 也許有一天 ， 人類會被AI徹底看穿 。
近日 ， 臺灣聯合大學研究人員在IEEE ACCESS上發表論文 ， 提出用特定連續動作間骨骼點速度的變化程度 ， 來區分人類微妙情緒變化的新方法 。
該方法與時空圖卷積網絡（ST-GCN）相比 ， “可有效地將識別精度提高50%以上” 。
別動 ， 動就被看穿
“通過面部特征、語義與腦波分析來識別人類情緒的研究已經比較多了 ， AI也能有效地識別出人類的情緒 。 我們試圖提出一種新的情緒識別方式 ， 可以讓人們在不同場景下有更多選擇 ， 未來也可以通過多手段融合 ， 更準確地進行情緒識別 。 ”
論文第一作者、臺灣聯合大學助理教授蔡明峰在接受《中國科學報》采訪時表示 ， “基于Pose Net深度學習神經網絡 ， 我們提出時空變化圖卷積網絡技術 ， 在進行情緒識別時 ， 獲得人體骨架關鍵點信息不受衣物、皮膚或肌肉等因素的影響 。 ”
在人工智能情緒識別領域 ， 基于面部、語義或腦電波識別技術需要大量的訓練樣本 ， 通過時空變化圖卷積網絡（STV-GCN）的連續運動來訓練和識別人類行為模式 。
其識別訓練方法采用骨骼檢測技術 ， 計算連續動作之間的骨骼點變化程度 ， 并使用特定算法對速度水平進行分類 ， 以區分快速和細微的動作 。
目前 ， 該系統對相同動作不同速度的識別精度達到88.89% ， 情緒狀態的識別精度達到83.34% 。
在速度分類階段和情緒狀態分類階段 ， STV-GCN的準確率比ST-GCN提高50%以上 。
但是 ， STV-GCN尚難以區分微妙的情緒變化 。
蔡明峰認為 ， 在類似城市廣場的開放區域中 ， 通過骨骼點變化進行情感識別 ， 可以避免潛在的危險發生 。
系統可以主動識別憤怒或者悲傷等特殊情緒狀況的人 ， 并主動通知該區域的安全管理人員進行處理 ， 可以在一定程度上規避暴力沖突或惡性傷害事件發生 。
AI“懂你”九分
“并非只有面部才有微表情 ， 身體姿態也有 。 ”
中國科學院自動化研究所研究員、模式識別國家重點實驗室副主任陶建華告訴《中國科學報》 ， “通過面部區域或身體姿態來識別情緒其實各有優缺點 ， 各有不同的適應場景 ， 很難說誰比誰強 。 ”
在AI情緒識別領域 ， 多數識別方法在分析面部表情的背景下進行 。 而在現實生活中 ， 人們有時會通過語言和表情來掩飾自己的情緒 ， 相比之下 ， 肢體語言卻很難操縱 ， 微表情很難被掩飾 ， 往往能傳達出更細致、真實的情感狀態 。
陶建華介紹說 ， 目前主要有兩種AI情感識別方式 。
一種是接觸式 ， 即利用腦電、皮膚電、心率心跳等生理特征的信號變化 ， 通過生理參數分析人的情緒變化 。
另一種是非接觸式 ， 可以基于音頻或視頻 ， 利用聲音的特點或者依靠視頻信息中表情、頭部、身體姿態變化進行識別 。
“無論是傳統的統計模型 ， 還是現在基于神經網絡、深度神經網絡的一些方法 ， 都能取得比較好的結果” 。
“機器不但能識別出人的情緒 ， 還相當準確 。 總體來說 ， 現在的準確率超過80% ， 在一些特定的場景中 ， 甚至能達到90%以上 。 ”
陶建華說 ， “情感識別是一種信息通道 ， 準確的識別能增強機器對人的理解能力 ， 如果結合語義、周圍環境等信息 ， 機器可以綜合判斷人的心理狀況和真實的意圖 ， 從而改善人機交互能力 ， 增強人機交互的友好性 。 ”
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