科学家提出了使用无线信号检测情绪的新方法
根据伦敦玛丽皇后大学的一项新研究,一种基于无线信号的新型人工智能(AI)方法可以帮助揭示我们的内在情绪。该研究发表在《PLOS ONE》杂志上,展示了使用无线电波测量心率和呼吸信号,并预测即使没有面部表情等其他任何视觉提示时,人们的感受。
最初,要求参与者观看由研究人员选择的视频,该视频具有唤起四种基本情感类型之一的能力。愤怒,悲伤,喜悦和愉悦。在个体观看视频的同时,研究人员随后向个体发出了无害的无线电信号,例如从任何无线系统(包括雷达或WiFi)发射的无线电信号,并测量了从其反弹回来的信号。通过分析由轻微的身体运动引起的这些信号的变化,研究人员能够揭示有关个人心脏和呼吸频率的“隐藏”信息。
先前的研究使用了类似的非侵入性或无线情感检测方法,但是在这些研究中,数据分析依赖于经典机器学习方法的使用,从而使用一种算法来识别和分类数据中的情绪状态。在这项研究中,科学家们改用了深度学习技术,在这种技术中,人工神经网络从随时间变化的原始数据中学习了自己的特征,并表明与传统的机器学习方法相比,这种方法可以更准确地检测情绪。
Achintha Avin Ihalage博士 玛丽皇后大学的学生说:“深度学习使我们能够以类似于人脑如何工作的方式评估数据,以观察不同的信息层并在它们之间建立联系。大多数使用机器学习的已发表文献都通过测量来衡量情感。取决于主体的方式,记录来自特定个体的信号,并在以后的阶段使用此信号预测他们的情绪。
“通过深度学习,我们证明了我们可以以独立于主题的方式准确地测量情绪,在此方法中,我们可以查看来自不同个体的信号的整体集合,并从这些数据中学习并用其来预测我们外部人们的情绪培训数据库。”
传统上,情感检测依赖于对可见信号的评估,例如面部表情,语音,身体手势或眼球运动。然而,这些方法可能不可靠,因为它们不能有效地捕捉到个体的内在情绪,并且研究人员正越来越多地寻求“隐形”信号,例如ECG以理解情绪。
ECG信号可检测心脏的电活动,从而在神经系统和心律之间建立联系。迄今为止,这些信号的测量很大程度上是通过放置在人体上的传感器进行的,但是最近研究人员一直在寻找使用无线电波来检测这些信号的非侵入性方法。
从事心理学或神经科学研究的研究人员经常使用检测人类情绪的方法,但据认为,这些方法也可能对健康和福祉的管理产生更广泛的影响。
将来,研究小组计划与医疗保健专业人员和社会科学家合作,以解决公众对该技术使用方面的认可和道德问题。
Ahsan Noor Khan,博士学位 玛丽皇后大学的学生和该研究的第一作者说:“能够使用无线系统检测情绪是研究人员越来越感兴趣的话题,因为它提供了替代大型传感器的选择,并且可以直接应用于未来的“智能”家庭和家庭。在这项研究中,我们利用无线电波检测情绪的现有工作,并证明了使用深度学习技术可以提高结果的准确性。”
“我们现在正在研究如何使用低成本的现有系统(例如WiFi路由器)来检测大量聚集在办公室或工作环境中的人的情绪。这种方法将使我们能够在进行日常活动时,可以根据个人的情绪对他们进行分类。此外,我们的目标是使用先进的深度学习技术来提高工作环境中情绪检测的准确性。
该项目负责人杨浩教授补充说:“这项研究为实际应用打开了许多机会,尤其是在人机交互,医疗保健和情感健康等领域,这在当前的大流行中变得越来越重要。”
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