¿Qué emociones pueden identificarse a través de esta tecnología?


La plataforma de Inteligencia Artificial Emocional estima la presencia e intensidad de expresiones faciales en siete emociones principales - enojo, asco, miedo, felicidad, tristeza, sorpresa y expresión neutral - según el modelo discreto de Ekman.

Incluye varias características de detección y análisis de rostros para proporcionar una comprensión completa de las características y respuestas del espectador.

El detector de rostros se utiliza para detectar la presencia de un rostro en el campo de visión de la cámara web o la imagen de entrada. Una vez que se rastrea el rostro, se pasa a otros módulos para su análisis.

Las emociones identificadas se clasifican en un cuadrante general de emociones positivas y negativas, así como el "Arousal" o excitación que indica el grado de dichas emociones expresadas en el rostro.

cuadrantes de emociones
modelo circular de emociones

Cálculos de las emociones:

La estima la intensidad del estado emocional y el valor afectivo del espectador, de acuerdo con el modelo dimensional de Russell, al generar un objeto que contiene las probabilidades suavizadas en el rango de 0.00 a 1.00 de los 98 afectos emocionales, calculados a partir de los puntos en el espacio emocional 2D (valencia, activación), de acuerdo con los mapeos de Schrerer y Ahn.

A la izquierda, el Circumplex Model of Aflect" by James A. Russell, utilizado en el análisis de modelo dimensional para obtener valores numéricos y ubicarlos en los planos emocionales

A la derecha, un ejemplo de la visualización de emociones disparadas durante la detección del rostro.

¿Qué emociones se obtienen? 1 Inteligencia de mercados para el marketing moderno.

El modelo Ekman de emociones

El modelo de Ekman se basa en la idea de que estas emociones básicas son universales y reconocidas a nivel intercultural, y que se expresan a través de expresiones faciales distintas que pueden ser detectadas y analizadas mediante algoritmos de aprendizaje automático.

Al analizar estas expresiones faciales en tiempo real, esta tecnología puede brindar información sobre la respuesta emocional del espectador.

paul ekman face emotion recognition

Imagen: paulekman.com

Paul Ekman es un reconocido psicólogo y co-descubridor de microexpresiones. Fue nombrado una de las 100 personas más influyentes del mundo por la revista TIME en 2009. Ha trabajado con muchas agencias gubernamentales, tanto nacionales como extranjeras. El Dr. Ekman ha compilado más de 50 años de investigación para crear herramientas de entrenamiento integrales para leer las emociones ocultas de aquellos que te rodean.

Ekman ha desarrollado teorías y modelos que han sido ampliamente utilizados en diversas disciplinas, como la psicología clínica, la criminología y la inteligencia artificial. En particular, su modelo discreto de las emociones básicas ha sido muy influyente en la investigación de las emociones y su reconocimiento automático. El trabajo de Ekman ha contribuido significativamente al campo de la psicología emocional y ha tenido un impacto importante en el desarrollo de tecnologías de reconocimiento emocional.

El modelo de reconocimiento de emociones en acción

Ya en la práctica, la identificación de las emociones resulta información valiosa para el proceso de análisis de resultados durante la ejecución de entrevistas y focus group asistidos por esta tecnología.

Es importante considerar también que el reconocimiento emocional facial es una herramienta complementaria y no debe utilizarse como la única fuente de datos en un análisis cualitativo.

reconocimiento de emociones durante un estudio en la agencia

Ejemplo de una aplicación de reconocimiento facial de emociones durante una entrevista en profundidad para un estudio en la Ciudad de México para LaHaus.



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