Aquello que sientes
Medimos emociones. No paramos de repetirlo: las emociones son el centro de la persona, mueven todas sus acciones, por eso debemos tenerlas en cuenta.
Pero, ¿cómo se miden las emociones de forma anónima? Ahí es donde entra en juego nuestra tecnología.
La IA de las emociones, también llamada computación afectiva, es una rama de la Inteligencia Artificial en rápido crecimiento que permite a los ordenadores analizar y comprender los signos no verbales humanos para deducir las emociones que están expresando. Entre todas las tareas de visión de alto nivel, el análisis visual de las emociones es una de las más difíciles por la brecha existente entre los píxeles, de bajo nivel, y las emociones, de alto nivel.
Pero para conseguirlo no podemos contar sólo con la tecnología, necesitamos también de la psicología. Las expresiones emocionales tanto faciales como corporales son universales, por lo que una expresión emocional no identifica unívocamente a una persona sino a una emoción. De este modo, se puede identificar emociones usando la taxonomía con redes neuronales convolucionales (CNN).
El almacén de datos de las sonrisas
Golineuro AI cuenta con algoritmos para el reconocimiento de cientos de emociones que van desde el aburrimiento hasta la vergüenza, pasando por la indiferencia, la curiosidad o el dolor empático.
Como también se contamos en esta entrada, para identificar emociones no podemos tener en cuenta sólo la expresión facial, sino también el lenguaje verbal en general.
De esta forma, un algoritmo especializado en la detección de emociones detecta la forma de una sonrisa y los ojos fruncidos, pero también la tensión corporal propia de esta emoción. Así, taxonómicamente añadiría al almacén de datos una sonrisa (sólo el dato, no la imagen), una expresión de ojos fruncidos y una de tensión muscular, y al aumentar estos tres contadores, aumentaría en uno el contador de emoción alegría, puesto que esta emoción se compondría de la suma de esas detecciones.
De este modo, se puede acceder al número de sonrisas, al de tensión muscular, al de fruncido de ojos o de las alegrías, pero no puede saberse qué personas las expresaron al no tener información alguna que las identifique.
La clave de la detección de emociones está en el conjunto de algoritmos de reconocimiento de formas relacionados con las emociones, en la taxonomía creada, en el conjunto de algoritmos especializados en diferentes ángulos de cámara e iluminación y en la base de conocimiento de la plataforma, “alimentada” por más de ocho años de trabajo en todo tipo de entornos reales y con millones de personas.
