Pesquisadores desenvolvem rede que detecta 11 emoções faciais por meio de IA

Por Felipe Ribeiro | 02 de Agosto de 2019 às 23h30
Towards Data Science

Pesquisadores da Universidade do Colorado e da Duke University desenvolveram uma rede neural chamada de EmoNet, que pode classificar com precisão imagens em 11 categorias emocionais. Para treinar o modelo, os pesquisadores usaram 2.187 vídeos que foram claramente classificados em 27 categorias de emoções distintas, incluindo ansiedade, surpresa e tristeza.

A equipe extraiu 137.482 quadros desses vídeos e excluiu conjuntos de uma emoção em particular que tinha menos de 1.000 amostras. Após o treinamento, a equipe usou 25.000 imagens para validar seus resultados. A conclusão é de que a inteligência artificial conseguia identificar emoções como desejo sexual, fome ou medo, mas, confusão, admiração e surpresa ainda "Bugavam" o siste

Para melhorar o programa, os pesquisadores ligaram para 18 pessoas e mediram sua atividade cerebral enquanto mostravam 112 imagens diferentes. Então eles mostraram as mesmas imagens para o EmoNet e compararam os resultados.

Parte do estudo para o EmoNet/ Imagem: Philip A. Kragel, Marianne C. Reddan, Kevin S. LaBar, Tor D. Wager

A equipe disse que esse tipo de aplicação pode ser muito útil para o uso em saúde mental, como terapias, tratamentos e intervenções. No entanto, não é uma garantia de que esta pesquisa possa ser proveitosa. Um estudo publicado no início deste mês - que observou e revisou mais de 1000 outros estudos - afirmou que o reconhecimento emocional da IA ​​não é confiável.

O estudo completo do EmoNet pode ser visto aqui.

Fonte: The Next Web

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