CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG CẢM XÚC
2.1. Nhận dạng cảm xúc
2.1.1. Tổng quan về nhận dạng cảm xúc với FER
Nhận dạng Biểu cảm trên Khuôn mặt (FER) hiện là khía cạnh của nhận thức và tình cảm tính toán được chú ý và phổ biến nhất, được hỗ trợ bởi các lĩnh vực ứng dụng rộng lớn của nó. Học nhiều lần đã được thực hiện trên FER, và nhiều công việc đánh giá cũng có sẵn. Đánh giá FER hiện có hoạt động chỉ cung cấp cho một tài khoản của các mô hình FER có khả năng dự đoán các biểu thức cơ bản. Có ba định nghĩa vấn đề học máy khác nhau: Học nhãn (SLL) - trình bày FER như một vấn đề đa lớp, Học đa nhãn (MLL) – giải quyết bản chất không rõ ràng của FER và Học phân phối nhãn- giúp khôi phục phân phối cảm xúc trong chú thích dữ liệu FER. Các mô hình FER được sử dụng phổ biến được thảo luận kỹ lưỡng và cẩn thận trong quá trình làm thủ công, máy học thông thường và mô hình học sâu.
FACIAL Expression Recognition (FER) [5] đã đạt được thành tựu đáng kể trong máy tính, không giới hạn ở Máy tính Tầm nhìn (CV) và tương tác giữa con người với máy tính (HCI). Sự cạnh tranh của quảng cáo trong công nghệ và mục tiêu đạt được giao tiếp người máy khuyến khích nhiều nhà nghiên cứu khám phá lĩnh vực này trong hơn hai thập kỷ. FER là về việc phát hiện tình cảm của con người trạng thái do các phản ứng quan sát được trên khuôn mặt thông qua các cơ mặt chuyển động do hành động không tự nguyện được kích hoạt bởi những thay đổi các trạng thái cảm xúc trong con người. Theo quan điểm tâm lý học, bộ phận cấu thành các trạng thái cảm xúc của con người thành sáu loại cảm xúc cơ bản: buồn, vui mừng, sợ hãi, ngạc nhiên, tức giận và ghê tởm. Biểu hiện trên khuôn mặt mang một tỷ lệ phần trăm lớn hơn thông tin con người giao tiếp hơn bất kỳ thông tin không lời nào khác như cử chỉ tay, cử chỉ cơ thể và văn bản. FER là sự kết hợp của hai lĩnh vực quan trọng (Tâm lý học và công nghệ). Trong Tâm lý học, phản ứng của khuôn mặt với những thay đổi cảm xúc được nghiên cứu kỹ lưỡng và thành lập. Tương tự như vậy, việc áp dụng công nghệ sử dụng các khái niệm xử lý hình ảnh chuyên nghiệp (Computer Vision) và kỹ thuật học máy để đạt được tự động hóa. Kiến trúc chung của FER đề cập đến ba giai đoạn chính: tiền xử lý, trích chọn đặc trưng và phân loại.
Tự động hóa của FER có hai quy trình chính: tính năng của phương pháp kéo và phương pháp phân loại tính năng. Tuy nhiên, nó được khuyến khích thực hiện một số kỹ thuật kỹ thuật dữ liệu trước khi áp dụng bất kỳ phương pháp nào trong số này cho phù hợp. Nhận dạng cảm xúc của FER có nhiều ứng dụng: y học, tâm lý học, an ninh, điều tra lâm sàng rối loạn tâm thần kinh (rối loạn trầm cảm hoặc tâm thần phân liệt).
2.1.2. Các lĩnh vực ứng dụng nhận dạng cảm xúc
Vẫn không có giới hạn đối với ứng dụng của FER và nó trải dài qua mọi khía cạnh mà sự tương tác tự nhiên giữa con người và máy móc là có thể đạt được. Phần này xem xét một số lĩnh vực của FER các ứng dụng.
a. Phát triển phần mềm
Mục tiêu của mọi phần mềm là đáp ứng hoặc thỏa mãn yêu cầu gợi ý của người dùng cuối. Khả năng sử dụng phần mềm là một trong những phương tiện xác định mức độ hài lòng thông qua phản hồi từ người dùng cuối. FER như một phần của đầu vào đa phương thức để kiểm tra khả năng sử dụng phần mềm và nghiên cứu về việc tìm kiếm mối quan hệ giữa các nhà phát triển phần mềm và phân phối chất lượng của công việc trong một khung thời gian cụ thể.
b. Giáo dục
Giáo dục là một trong những xương sống của nền kinh tế của một quốc gia.
Vì vậy, việc phổ biến kiến thức thực tế và học hỏi một cách hợp lý là điều tất yếu.
Quá trình học tập của mọi tổ chức yêu cầu giám sát kỹ lưỡng và phản hồi thích hợp từ cả người học và người hướng dẫn. Một số yếu tố ngăn cản việc truyền tải kiến thức trong hệ thống học tập, theo trạng thái cảm xúc của một cá nhân liên quan. Các yếu tố này cần được điều tra liên quan đến việc đánh giá trạng thái cảm xúc của người học. Phương tiện thích hợp nhất đạt được kết quả xuất sắc từ các thử nghiệm được liệt kê sẽ qua FER.
c. Thuốc
FER có thể áp dụng cho một số lĩnh vực y tế như; thần kinh tâm thần rối loạn, phản hồi điều trị của bệnh nhân, theo dõi cảm xúc của bệnh nhân, phục hồi chức năng, trị liệu tự kỷ và âm nhạc. Mặt người biểu hiện đã được sử dụng trong điều tra tâm thần kinh rối loạn vì nó ảnh hưởng đến nhận thức cảm xúc, biểu hiện và nhận biết cảm xúc ở những bệnh nhân bị ảnh hưởng. Phương pháp có sẵn được sử dụng bởi các bác sĩ lâm sàng trong lĩnh vực này là một phương pháp thủ công định tính chủ quan hơn và chuyên sâu về con người. Thử thách này yêu cầu một quá trình khách quan có thể làm giảm các nỗ lực sử dụng nhiều nhân lực và cung cấp một kết quả định tính.
Sự ra đời của y học từ xa trong lĩnh vực y tế đưa ra nhiều lý do hơn cho ứng dụng của FER. Với sự năng động sự phát triển và tiến bộ có kinh nghiệm trong công nghệ phát triển đề cập đến các thiết bị truyền thông và ứng dụng di động như máy tính, thiết bị di động, ứng dụng trò chuyện video, đề cập đến một số ít, có thể được khám phá bằng cách sử dụng công nghệ FER sử dụng gợi ý để xác định cảm xúc của người dùng theo thời gian thực.
d. Bảo mật
Ứng dụng FER vào hệ thống nhận dạng danh tính sẽ củng cố và cải thiện các chức năng của hệ thống. Thiết kế hệ thống sinh trắc học (nhận dạng khuôn mặt) để xác thực danh tính và ứng dụng của nó vào bảo mật, kiểm soát truy cập, pháp y, v.v.
đã đạt được thành công. Tương tự như vậy, giám sát an ninh hệ thống chịu trách nhiệm giám sát môi trường có khả năng cung cấp thông tin chi tiết về sự kiện trong một khung thời gian cụ thể. Hệ thống giám sát an ninh và hệ thống nghiêng An ninh sinh trắc học có hạn chế là không ngăn chặn môi trường bị tấn công sắp xảy ra khỏi kẻ thù. Thêm FER vào các hệ thống này sẽ kết hợp lớp thông tin tình báo an ninh để phát hiện ý định của kẻ thù thông qua các màn hình cảm xúc và cảnh báo cho nhân viên an ninh, đề xuất cải thiện hệ thống giám sát bằng cách kết hợp FER để tạo ra một hệ thống có thể phát hiện một người có ý định xấu từ nét mặt của họ và báo cáo.
Cần có loại này giám sát thông minh ở những nơi công cộng như trung tâm mua sắm, các nhà thi đấu thể thao, sân bay và các địa điểm khác nơi mọi người tụ tập được khuyến khích.
e. Tiếp thị
Nhịp tim của bất kỳ công ty hoặc tổ chức kinh doanh nào là tham gia thị trường, và nó bao gồm nghiên cứu thị trường và quảng cáo. Bộ phận nghiên cứu thị trường có thể sử dụng một cuộc phỏng vấn hoặc bảng câu hỏi, là một phương tiện truyền thống để thu thập thông tin về người dùng ý kiến. Phương tiện thông thường này hướng hiệu quả ra ngoài. Một phương pháp khác là nắm bắt hành vi của người dùng bằng cách sử dụng một mẫu sản phẩm. Cách tiếp cận sau này cần thực hiện phân tích video bởi các chuyên gia. Phương pháp là vốn và thâm dụng con người. Chi phí của một phương pháp tiếp cận hành vi có thể được mô phỏng tối thiểu bằng cách sử dụng hệ thống FER cho các nhiệm vụ phân tích video. Yolcu và cộng sự đã phát triển một hệ thống dựa trên học sâu không xâm lấn để theo dõi sự quan tâm của khách hàng và chấp nhận xếp hạng quảng cáo. Phương pháp này khách quan hơn và đáng tin cậy hơn ra quyết định so với cách truyền thống mà người dùng có thể hình thành sở thích thường gây hiểu lầm cho nhóm nghiên cứu. Bộ phận quảng cáo cũng có thể kết hợp FER vào việc phân tích quan điểm đối với các cách tiếp cận quảng cáo khác nhau. Với FER, họ có thể tập trung vào quảng cáo thu hút nhiều hơn sự chú ý với những phản hồi tích cực.
f. Người máy và trò chơi
Trò chơi hoặc trò chơi máy tính nên khám phá kỹ FER tự động và phát triển các ứng dụng trò chơi với các nhân vật hiển thị tình cảm các trạng thái có thể áp dụng và phù hợp. Nó cũng sẽ được quan tâm nhiều hơn nếu một ứng dụng trò chơi có thể tận dụng FER vì tính năng động của nó. Nó phải từ biểu hiện trên khuôn mặt của người dùng để phát hiện cảm xúc người dùng và kích hoạt hành động để đáp ứng sự hài lòng của người dùng.
g. Khách hàng
Nhận dạng cảm xúc được ứng dụng trong lĩnh vực khách hàng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và tăng độ hài lòng của họ. Cụ thể nhận dạng cảm xúc có thể được sử dụng trong các trường hợp sau:
- Phân tích cảm xúc của khách hàng: Các doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ nhận dạng cảm xúc để phân tích đánh giá cảm xúc của khách hàng. Các công cụ này có thể giúp xác định các cảm xúc của khách hàng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp và đưa ra các khuyến nghị để cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
- Giao tiếp khách hàng: Các công cụ nhận dạng cảm xúc có thể được sử dụng để giúp đội ngũ nhân viên tương tác với khách hàng một cách hiệu quả hơn. Các công cụ này có thể giúp đội ngũ nhân viên nhận biết và phản hồi đúng cách đến các cảm xúc của khách hàng, từ đó tạo ra một trải nghiệm giao tiếp tích cực
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Các doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ nhận dạng cảm xúc để tối ưu hoá trải nghiệm của khách hàng. Ví dụ các công ty bán lẻ có thể sử dụng các công cụ này để đề xuất các sản phẩm phù hợp với cảm xúc của khách hàng hoặc cải thiện trải nghiệm mua sắm của họ bằng cách tối ưu hoá bố trí cửa hàng và trang Web.