Emotionserkennung – Wie Computer unsere Gefühle durchschauen

12.11.2021

Emotionserkennung

Die Emotionserkennung ist ein Prozess zur Erkennung von Gefühlen auf der Grundlage von Bildern, Videos, Audio und Text mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI). In diesem Szenario kann die Technologie zur Emotionserkennung Daten aus verschiedenen Quellen wie Fotos, Audioaufnahmen, Videos, Echtzeitgesprächen und Dokumentationen für die Stimmungsanalyse verwenden.

In den letzten Jahren ist die Emotionserkennung immer beliebter geworden. Der weltweite Markt für die Erkennung von Emotionen wird bis 2026 voraussichtlich auf 37,1 Mrd. USD anwachsen.

Als Teil der Technologiefamilie des “Affective Computing” besteht das Hauptziel darin, Computern oder Maschinen bei der Interpretation menschlicher Emotionen und affektiver Zustände zu helfen, indem sie nonverbale Kommunikationsformen wie Mimik, Satzbau, Sprachgebrauch und mehr untersuchen.

Die Erkennung von Emotionen ist nichts Neues. Forscher beschäftigen sich schon seit Jahrzehnten damit, vor allem in Bereichen wie der Psychologie und der Mensch-Computer-Interaktion. Bis heute haben viele Unternehmen wie Google, NEC und Eyeris stark in die Entwicklung von Technologien zur Gesichts- und Gefühlserkennung investiert.

Das Training zur Emotionserkennung?

Damit KI menschliche Emotionen erkennen kann, muss sie trainiert werden. Es ist notwendig Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) mit umfangreichen Datensätzen zu trainieren, um Emotionen erfolgreich zu erkennen und zu analysieren. Sie können ML-Algorithmen segmentieren und trainieren, je nachdem, ob Sie Emotionen in Video-, Audio-, Text- oder Gesprächsdaten erkennen wollen.

Je mehr Daten Sie haben, desto besser, aber es ist entscheidend, dass sie alle Ethnien, Geschlechter, Akzente, Altersgruppen usw. angemessen repräsentieren. Dieser Ansatz ist in der Regel dimensional und kategorisch.

Tipp:

Bei clickworker erhalten Sie auch Tausende von Daten, nach Ihren individuellen Anforderungen neu erstellt, zum optimalen Training Ihrer KI-gesteuerten Systeme zu Erkennung von Emotionen. Erfahren Sie mehr zur Beauftragung von

KI Trainingsdaten

Ein System zur Erkennung von Emotionen, das in eine KI-gestützte Gesichtserkennungstechnologie integriert ist, kann die Gefühle einer Person in einer der folgenden sechs primären Kategorien von Emotionen erkennen:

  1. Wut
  2. Enttäuschung
  3. Abscheu / Ekel
  4. Furcht
  5. Glück
  6. Traurigkeit
  7. Überraschung

Eine KI-gesteuerte Kamera mit einem System zur Erkennung von Emotionen kann beispielsweise ein Lächeln auf dem Gesicht einer Person als Glück identifizieren. Dies lässt sich durch das Training von ML-Algorithmen erreichen. Die gleichen Prinzipien können Sie anwenden, um den emotionalen Zustand eines Kunden während eines Kundendienstgesprächs zu ermitteln.

Die Erkennung von Gefühlen erfolgt, wenn KI menschliche Emotionen in Bildern, Texten oder Sprache bestimmt. Im Grunde genommen konzentriert sich die Stimmungserkennung auf positive und negative Emotionen. Wir kategorisieren sie jedoch weiter, je nachdem, wie die Algorithmen konfiguriert und verwendet werden.

Diese Technologie steckt jedoch noch in den Kinderschuhen. Wir haben noch einen langen Weg vor uns, bis intelligente Algorithmen Stimmungen genau erkennen können. Um den Prozess zu beschleunigen, ist es unerlässlich, mit umfangreichen und repräsentativen Datensätzen zu arbeiten. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn man eine kulturübergreifende Emotionserkennung ermöglichen will.

Warum ist die Erkennung von Emotionen wichtig?

Die Erkennung von Emotionen ist wichtig, weil man sie zur Verbesserung von Bildungs-, Unterhaltungs-, Gesundheits-, Marketing- und Sicherheitsinitiativen einsetzen kann.

Auf dem Höhepunkt der Pandemie nahmen beispielsweise Schülerinnen des True Light College, einer Sekundarschule für Mädchen in Kowloon, Hongkong, von zu Hause aus am Unterricht teil. Anders als bei den meisten Fernunterrichtssituationen wurden die Schülerinnen jedoch von einer KI über ihre Computerkameras beobachtet.

Diese intelligenten Algorithmen untersuchten die Augen der Kinder und die Mikrobewegungen der Gesichtsmuskeln. Dieser Ansatz half den Lehrern, den Fernunterricht ansprechender, interaktiver und persönlicher zu gestalten, indem sie auf die Emotionen und Reaktionen jedes einzelnen Schülers in Echtzeit reagieren konnten.

Auch Autofirmen wie BMW, Ford und Kia Motors erforschen diese Technologie, um die Wachsamkeit des Fahrers zu beurteilen. Dies kann einen großen Beitrag zur Sicherheit der Fahrer im Straßenverkehr leisten.

Sie können auch Kundenprofile auf der Grundlage der verfügbaren Text-, Audio- und Videodaten erstellen. Dieser Ansatz kann Ihnen helfen, einen bestimmten Kunden dann anzusprechen, wenn er sich in der bestmöglichen emotionalen Verfassung befindet, um für Ihr Angebot empfänglicher zu sein.

Marketingexperten können die Technologie zur Erkennung von Emotionen auch nutzen, um schnell zu erkennen, ob ein Kunde an einem Produkt oder einer Dienstleistung interessiert ist, und um über die nächste geeignete Maßnahme zu entscheiden. In ferner Zukunft könnte die Erkennung von Emotionen auch Robotern helfen, besser mit Menschen zu kommunizieren.

 

Dieser Artikel wurde am 12.November 2021 von Andrew Zola geschrieben.

avatar

Andrew Zola




Leave a Reply