Hay una gran cantidad de software accesible de API en línea que es paralelo a la capacidad humana para discernir gestos emotivos. Estas API impulsadas por algoritmos utilizan la detección facial y el análisis semántico para interpretar el estado de ánimo de las fotos, los videos, el texto y el habla. Hoy exploramos más de 20 API de reconocimiento de emociones y SDK que se pueden usar en proyectos para interpretar el estado de ánimo de un usuario.
¿Cómo funcionan las API de reconocimiento de emociones?
El análisis emotivo es una mezcla interesante de psicología y tecnología . Aunque podría decirse que reductivo, muchas herramientas de detección de expresiones faciales agrupan la emoción humana en 7 categorías principales: Alegría, Tristeza, Ira, Miedo, Sorpresa, Desprecio y Asco. Con la detección de emociones faciales , los algoritmos detectan rostros dentro de una foto o video, y detectan microexpresiones mediante el análisis de la relación entre los puntos en la cara, a partir de bases de datos compiladas compiladas en entornos académicos.
Para detectar la emoción en la palabra escrita, el software de procesamiento de análisis de sentimiento puede analizar el texto para concluir si una afirmación es generalmente positiva o negativa en función de las palabras clave y su índice de valencia. Por último, se han producido algoritmos sónicos que analizan el habla grabada tanto para el tono como para el contenido de la palabra.
Casos de uso de API para el reconocimiento de emociones
Sonríe: estás siendo observado. El mercado de detección visual se está expandiendo enormemente. Recientemente se estimó que el mercado global avanzado de reconocimiento facial crecerá de $ 2,77 billones en 2015 a $ 6,19 billones en 2020 . El reconocimiento de emociones lleva la mera detección / reconocimiento facial un paso más allá, y sus casos de uso son casi infinitos.
Un caso de uso obvio es dentro de las pruebas grupales. La respuesta del usuario a los videojuegos, comerciales o productos puede probarse a mayor escala, con grandes datos acumulados automáticamente y, por lo tanto, de manera más eficiente. Bentley utilizó el reconocimiento de expresiones faciales en una campaña de mercadotecnia para sugerir modelos de modelos de automóviles basados en respuestas emotivas a ciertos estímulos . También se ha sugerido la tecnología que revela sus sentimientos para detectar a los estudiantes con dificultades en un entorno de aula , o ayudar a los autistas a interactuar mejor con los demás. Algunos casos de uso incluyen:
- Ayudando a medir mejor las clasificaciones de TV .
- Agregar otra capa de seguridad a la seguridad en centros comerciales, aeropuertos, estadios deportivos y otros lugares públicos para detectar intenciones maliciosas.
- Wearables que ayudan a los autistas a discernir la emoción
- Echa un vistazo a los contadores, compras virtuales
- Creando nuevas experiencias de realidad virtual
API de detección facial que reconocen el estado de ánimo
Estas API de visión por computadora utilizan detección facial, seguimiento de los ojos y señales específicas de posición facial para determinar el estado de ánimo de un sujeto . Hay muchas API que escanean una imagen o video para detectar rostros, pero estos hacen un esfuerzo adicional para escupir un estado emotivo . Esto a menudo es una combinación de pesoasignado a 7 emociones básicas y valencia : el sentimiento general del sujeto.
1: Emotient
Emotient es ideal para una campaña publicitaria que quiere rastrear la atención, el compromiso y el sentimiento de los espectadores. La Web API REST Emotient puede integrarse en aplicaciones, o se utiliza para ayudar a las pruebas de potencia AB. Además de la API, hay un buen panel de análisis de cuenta. Vea una demostración aquí .
2: Affectiva
Con 3.289.274 caras analizadas hasta la fecha, Affectiva es otra solución para la detección de compromiso de escala masiva. Ofrecen SDK y API para desarrolladores de dispositivos móviles y proporcionan buenos análisis visuales para rastrear expresiones a lo largo del tiempo. Visite su demostración de prueba para graficar puntos de datos en respuesta a la visualización de varios anuncios.
3: EmoVu
Producido por Eyeris, los productos de detección facial EmoVu incorporan aprendizaje automático y detección de microexpresión que permiten a una agencia “medir con precisión el compromiso emocional y la eficacia de su contenido en su público objetivo”. Con SDK de escritorio, SDK móvil y API para control de grano fino , EmoVu ofrece un amplio soporte de plataforma, que incluye muchas características de seguimiento, como posición de la cabeza, inclinación, seguimiento de ojos, ojo abierto / cerrado y más. Ofrecen una demostración gratuita con creación de cuenta.
4: Nviso
Nviso, con sede en Suiza, se especializa en análisis de video emocionales, utilizando tecnología de imágenes faciales en 3D para monitorear muchos puntos de datos faciales diferentes para producir probabilidades de 7 emociones principales. Aunque no se ofrece una demostración gratuita, Nviso afirma proporcionar una API de generación de imágenes en tiempo real . Tienen una reputación, otorgada por la informática inteligente en 2013 por IBM. Con su ambiente corporativo internacional, Nviso puede no ser la opción para un desarrollador que busca una capacidad de plug-in-play rápido con soporte inmediato.
5: Kairos
La API de análisis de emociones de Kairos es una nueva aplicación de SaaS-y en el campo de la detección facial. Escalable ya pedido, les envía videos y envían las coordenadas que detectan sonrisas, sorpresa, enojo, aversión y somnolencia. Ofrecen una demostración gratuita (no se requiere configuración de cuenta) que analizará y graficará sus respuestas faciales a algunos anuncios comerciales.
El elegante Kairos podría ser un favorito de los desarrolladores. Parece recientemente compatible con una comunidad en crecimiento, con documentación transparente para su Face Recognition API , Crowd Analytics SDK y Reporting API . La API de análisis de emociones acaba de entrar en funcionamiento.
Conclusión: el reconocimiento del futuro de las emociones
La inteligencia emocional de la máquina todavía está evolucionando, pero el futuro pronto podría ver anuncios dirigidos que respondan no solo a nuestra demografía (edad, sexo, me gusta, etc.) sino a nuestro estado emocional actual. Para la publicidad en el punto de venta, esta información podría aprovecharse para empujar las ventas cuando las personas son más vulnerables emocionalmente, adentrándose en un territorio ético oscuro. El reconocimiento emocional a través de la detección facial también es sombrío si el usuario no está consciente de su consentimiento para grabarlo visualmente. Por supuesto , existen legalidades de privacidad de datos que cualquier proveedor de API o consumidor debe tener en cuenta antes de la implementación.
Estamos solo en la punta del iceberg cuando se trata de la interacción humana con la máquina, pero las tecnologías de cómputo cognitivo como estas son pasos emocionantes hacia la creación de una verdadera inteligencia emocional mecánica.
¿Hemos omitido alguna buena API de reconocimiento de emociones ? Déjenos su comentario a continuación.
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