智能手機有望識別人類情緒

一家名為Affectiva的創業公司由麻省理工學院（MIT）的媒體實驗室發展而來，前段時間它為其情緒跟蹤技術發布了一套軟件開發工具包（SDK）。這家公司聲稱，如果你借助移動設備的攝像頭來分析某人的面部表情，可以評估廣告和品牌對該人的影響。

據Affectiva聲稱，就Affdex而言，處理這一塊在設備端進行，而不是在遠程服務器端進行，一些同類技術也是如此。這提高了開發出這種系統的可能性：能夠實時感知情緒，并將感知結果饋送到另一個應用程序，因而借助該應用程序改變發生的情況。比如說，不斷的情緒反饋有望改變游戲或互動故事的軌跡，這取決于用戶對各個場景有怎樣的感受。

Emotient的兩位聯合創始人賈維爾？莫維蘭（Javier Movellan）和瑪麗安？巴特利特（Marian Bartlett）開發出了一款谷歌眼鏡應用程序，可以讀取人類情緒，讓佩戴者知道別人的感受。

另一家創業公司Emotient近日剛獲得了另外600萬美元的資金，旨在進一步研發其面部識別情緒感知技術，尤其是用于第三方軟件開發的API。這家公司近日宣布開發出了一款面向谷歌眼鏡的“glassware”應用程序，旨在可以進行現場“情緒分析”。如果你佩戴谷歌眼鏡設備，它會解讀你所關注的人的情緒，然后大體上告訴你別人有怎樣的感受。該應用程序的第一批目標客戶是餐館員工、銷售人員以及零售行業想知道顧客對產品或服務滿意程度的其他人。

英特爾是Emotient的投資者，據稱計劃將Emotient的庫引入到其RealSense SDK的下一個版本中。RealSense好比是微軟的Kinect――旨在與電腦結合使用，內置到筆記本電腦中，以便能夠對周圍環境和用戶進行實時3D掃描，用于游戲以及內容創作。

情緒分析只是應用之一

一位名叫奧登？奧伊加德的挪威計算機科學家開發出一款名為CLMtrackr的面部讀取工具。為演示CLMtrackr的技術而開發的應用程序現在可以從網上免費獲取，使用情緒跟蹤示例，實時跟蹤自己的情緒。

CLMtrackr的方法是讀取面部表情，然后基于成千上萬個之前的模式，解讀這些表情。實際上，這項技術根據人面部上的70個特定點繪制了綠線，然后將那些線的相對方位與以前的例子進行比對。

CLMtrackr的主要賣點在于，實時識別面部上的點，而且精準度很高。這項技術已作為一個JavaScript庫來發布，用于使面部模型與圖像或視頻中的面部相一致。

不只是面部讀取

與此同時，意大利熱那亞大學的研究人員們已設計出了一個系統，可使用微軟Kinect攝像頭了解你的感受。

該系統的工作方式是通過讀取和解讀身體語言。它用軟件制作一張人物線條畫，然后解讀人物線條如何移動，移動的速度有多快或多慢。軟件在讀取身體語言時尋找人們的同樣動作：比如說，頭耷拉著，肩膀低垂，可能表明很傷心。

拋開能夠讀取情緒，然后利用情緒數據實現某個用途的工具不說，大多數這些項目的共同點就是，它們旨在通常可以擴展或內置到移動應用程序和移動設備中。這幾大項目沒有一個采用專有技術，而是將各自的工具作為開放系統來提供，供其他公司使用。

這其實讓所有這些不同的情緒識別方法非常激動人心：系統可以整合到一大批移動應用程序和設備中，并結合起來以提高準確性或靈活性。

最初的目標似乎是在零售銷售領域――弄清楚顧客有何感受。但是由于其他的應用程序開發人員在發揮創造力，我們有望看到情緒感知功能內置到用戶界面中，比如說讓應用程序在與用戶互動時，變得更友好或“更靈巧”。

誰知道情緒識別功能接下來會出現在什么應用領域呢？