Kunstmatige intelligentie (AI) heeft het mogelijk gemaakt om menselijke emoties te begrijpen en te herkennen via gezichtsuitdrukkingen, lichaamstaal, gebaren en stemgeluiden. Algoritmen voor emotieherkenning, ingezet met gezichtsherkenningstechnologie, worden gebruikt in verschillende toepassingen zoals marketing, productontwikkeling en surveillance.
Op AI gebaseerde emotieherkenning werkt door de reactie van een individu op een stimulus te beoordelen op basis van zes basisemoties: angst, woede, geluk, verdriet, walging en verrassing. De algoritmen maken gebruik van geavanceerde technologieën zoals machine learning, deep learning en computervisie om gezichtskenmerken en uitdrukkingen te analyseren.
Om nauwkeurige resultaten te garanderen, moeten AI-programma's worden getraind met hoogwaardige, onbevooroordeelde gegevens die keypoint-annotatie hebben ondergaan. De toepassingen van emotie en gezichtsherkenning in AI omvatten psychologische en neurowetenschappelijke diagnoses, surveillance en beveiliging, marketing en reclame, en klantenservice.
De effectiviteit van AI bij het herkennen van emoties is echter sterk afhankelijk van de kwaliteit van de trainingsgegevens, en er zijn zorgen over vooroordelen, privacy en de mogelijkheid van misbruik. Hoewel gezichtsherkenning algemeen wordt toegepast, heeft de toevoeging van emotieherkenning in bepaalde staten van de VS geleid tot een aantal verboden vanwege mogelijke vooroordelen jegens etnische, culturele en religieuze minderheden.
Shaip levert data-annotatiediensten om de datakwaliteit te verbeteren voor het genereren van authentieke reacties in AI-systemen voor emotieherkenning.
Lees hier het volledige artikel:
