几周前有消息称，加州初创公司 Emotient 正在为谷歌眼镜开发一款软件，可以让你解读面部表情。 俄亥俄大学神经科学家、认知学家和计算机工程师团队的研究也在朝着同一方向发展。 事实上，该团队发现了一种让计算机识别 21 种不同面部表情的方法，这些面部表情与简单的情绪有关，甚至与多种情绪的复杂集合有关。 最新一期《美国国家科学院院刊》中描述的研究结果被誉为认知分析领域的真正转折点。 事实上，到目前为止，我们一直局限于研究六种基本情绪：快乐、悲伤、恐惧、愤怒、惊讶和厌恶，而现在机器可以解码的情绪数量增加了三倍多。 “我们已经超越了阅读面部表情来了解简单的情绪，比如‘我很开心’或‘我很伤心’。” 我们发现人们在表达 21 种情绪时如何移动面部肌肉非常一致，”俄亥俄大学计算机工程教授 Aleix Martinez 说。 他进一步观察到，“我们的工作告诉我们，这 21 种表达方式几乎以相同的方式被每个人表现出来，至少在我们的文化中是这样”。 研究人员首先收集了 230 名志愿者在不同语言刺激下的表情照片，然后对由此产生的 5 张图像进行了仔细检查，重点关注基本表情指标的变化，例如嘴角或外缘的眉毛。 然后使用面部动作编码系统 (FACS) 处理数据，这是一种由两位美国大学教授于 1978 年开发的面部表情编码系统。 因此，一旦确定了简单情绪的表达，例如“快乐”或“惊讶”，我们就可以继续确定出现的复杂情绪，例如“高兴地惊讶”，从组合前两个。
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