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不发表情包,就不知道如何将聊天进行下去,这就是 " 表情包时代 " 当代年轻人的网络聊天的现状。微信平台 2017 年的数据显示,仅微信平台内的表情包日发送量就已超过每天 6 亿次。
8 R9 W2 {! v) o2 d4 a) L8 g表情包成了我们表达情绪的替代,可你有没有想过,某种程度上,我们彼此的真实情绪却被掩藏和忽略了。那些每天发着 " 哈哈哈哈哈哈哈 " 的网友,真实的情绪状况是怎么样呢?' G7 {/ I+ ?' }% e# i) W& }8 D
2018 年,美国分析公司盖洛普向 143 个国家的 15.1 万人提出了一系列问题,询问他们前一天的情绪感受。结果显示,愤怒、担忧和悲伤这几个负面情绪的比例都达到了新高。这个结果相当令人震惊,因为如此大规模的潜在负面情绪,可能是我们生活中各种人际冲突或者意外危险的导火索。4 S. F2 Y0 ` q
其实,无论是潜藏于表情包的情绪,还是潜藏于脸部表情的情绪,不同的人通过肉眼判断的结果可能大相径庭。
6 X- x6 D& N$ a% u0 ^来做个测试,如果在现实中,你第一次见到如下两位陌生的朋友,你觉得他们现在的情绪如何?1 K0 R2 _, `1 @: W" Q7 K
" 感觉内心毫无波澜 "、" 看起来温和稳重,情绪稳定 ",还是 " 不太好说 "?
4 R- j. L* |4 q6 H1 k结论如何,我们先往下看。! {6 ], r, T0 I' Z0 |
知人知面也能知心?
3 G) O1 J; j" v- [7 s6 E4 Q, S" 不要以貌取人 "、" 知人知面不知心 ",尽管我们大多数人自小就被类似的说法教育,不要轻易评判他人的外貌,但在现实的生活中,通过外表体貌这一直观、感性的方式辨别和判断他人几乎是全人类的共同直觉。在漫长的外貌识别的实践中,我们还形成了一系列朴素的、共同的逻辑和经验。
" @5 T" I4 y m( P$ f: F w比如,仅看如上两张照片,脱离具体语境,很多人依然能得出对两位情绪甚至情绪的大致判断,正是这种关于面相的共同经验在发挥作用。比如,有人可能会觉得图中的二位长得有点像,是因为他们在面部轮廓和五官分布上呈现出了相似特点,他们的面部轮廓的线条都很柔和,颧骨低平,五官分布(眉眼距、人中长度等)比例相似。
0 V4 I$ G9 s8 ^" a- w" l! r而之所以有人会觉得他们的情绪稳定,推测他们行事稳重,可能因为他们五官的具体特点符合中国人对此类人面相特点的归纳。比如,他们的眉形都很流畅、眼尾既不上扬也无明显下垂,鼻头有肉感,嘴角自然上扬,? 下巴丰隆没有尖角 …… 照片上的他们看上去露着淡淡笑容,毫无攻击性。7 Y- u/ o& G9 _2 v% I3 z
这里的每一点都符合中国传统面相学中对于脾气好的人的描述,而任意一点的反面在面相大师眼里,都指向性情完全相反的人群。
) W8 ?* u4 r6 s- m: u \那么现实生活中真的有这样完美的两个人吗?他们又是谁呢?, `! o7 J5 `/ b; I' h) [( P( D1 E
是时候详细地公布一下答案了,图中的男女不是两位真实存在的人类,而是中国平安财产保险股份有限公司(下称平安产险)在百万人脸数据库内中,用风险最低的车主合成的两张平均人脸,也就是说,这是平安产险大数据和 AI 识别技术下,计算出的男女 " 行车最安全的样子 " 或者说," 驾车情绪最稳定的样子 "。
6 r+ E3 _7 ]- d4 |你也许会问,得到这样两张平均脸对我们来说有何意义呢?如果说谁的长相越趋近于平均脸,谁的驾车风险就越低,那对于长相天生就确定了的大家而言,知道了自己与平均脸相差甚远,难道就要放弃驾车吗?
' Y( Z& h, }, X+ B' o3 g4 J @3 T需要指出的是,这两张平均脸并非意在提供低风险驾驶者长相的唯一标准答案,而是利用大数据和 AI 识别技术,提供一种 " 低风险行车状态 " 的车主情绪表现的最大公约数。
$ y+ b8 a: G- D, L( V而这种供 AI 识别和参考的面部信息,也不是我们上面提到的、由五官组成的 " 面相 ",而是透露着我们真实情绪状态的——微表情。
4 {% D2 q, [7 O; t7 ?( V表情会说谎,但微表情不会
( Y) ?. M2 \) l( F' D5 I! y5 {笑就代表一个人正感到开心吗?想想假笑男孩。我们每个人都没少在生活中掩饰和伪装自己的真实情绪。- L9 h; B, m, A! N6 E: h
那么,情绪识别需要得到什么关键信息,才能刺破我们的表演和伪装,识别出我们被压抑的情绪呢?这一切都要感谢心理学家关于 " 微表情 " 的发现。
k8 f5 r w1 }7 u1 Q6 ~1 z美国心理学家保罗 · 艾克曼经过大量研究发现,人类的情感世界中,的确存在六种可以通过面部表情来鉴定的、基础的、普遍的基本人类情绪:幸福、愤怒、悲伤、鄙夷、惊讶和恐惧。并且,这指向这六种情绪的普遍表情虽然可能在人的面部转瞬即逝(停留时间仅为 1/25 秒至 1/5 秒),但是它们是无法被克制住的,埃克曼将其命名为 " 微表情 "。
& P- k) T* a8 J% m0 V 这意味着,即使再伪装,只要能捕捉到微表情,人类的面部表情和内心普遍的情绪存在的相关性就能被识别出来——保罗 · 艾克曼这个研究成果,正是如今所有情绪识别技术的基础。
% ~" @* D$ I: ]" a6 ?: Q+ d1978 年以来,埃克曼就一直亲自教人们检测微表情。他先后在中央情报局,苏格兰场,国土安全部和其他许多地方训练过操作员和军官,他的理论和经历后来被改编成了知名的美剧《Lie to me》。普罗大众在各种影视作品书籍的熏陶下,也逐渐建立起了一些基本认识:8 {6 N: g% \& k- y& u, m$ ~2 {
比如,当一个人嘴角翘起,面颊上抬起皱,眼睑收缩,眼睛尾部形成 " 鱼尾纹 ",那么 ta 一定在快乐的情绪中;一个人眉毛下垂,前额紧皱,眼睑和嘴唇不自然地处于紧张状态,ta 马上就要发怒了 ……
8 k2 L7 u" r/ d9 |8 x+ F从微表情的角度出发,再重新观察我们在文章开头看到的平均脸,他们眉毛上扬,眉眼舒展,整个面部处于自然放松的状态,这正是微表情的角度 " 安全的样子 "。( O+ E3 ~( h; K
然而,微表情的识别和检测始终一个非常复杂困难的系统,人脸的表情由几百条细微的小肌肉控制,仅依靠权威专家的经验辨别,效率低,准确性也难以保证,于是市面上总存在一种声音:" 微表情很玄。"
! X5 S8 E. L) j9 _, w4 U! q# K& P知己知彼,百 " 驾 " 不殆
! f5 y3 a' R* H3 `4 n/ O这就意味着,我们若想由微表情准确了解真正的情绪,只有在大数据内容库和 AI 识别技术的辅助下,一边,利用计算机视觉,精确识别面部表情的每一个细节,另一边用大数据和 AI 技术,分析和解释面部特征的情绪内容。8 Y/ I9 {1 A- ~* l1 d/ q
在这种共识下,越来越多的 AI 公司将目光转向了微表情识别领域,微表情在各行业应用的巨大可能性,直接催生了一个飞奔向千亿市场容量的朝阳产业。* e! n, o7 y- }$ v, g" w( x
早在 2009 年,第一家营销 " 人工情绪智能 " 的公司 Affective 就已经将情绪检测技术作为市场研究产品出售。苹果的 Siri,微软的 Cortana 以及 Google 助手背后的团队都在开发使用语音和面部识别的情感检测系统。% D1 X; M! x9 E+ F
除了开发这些更懂人类情绪的机器为人类的生活增光添彩,对于微表情识别技术而言,如果机器能够实时识别情绪,并进行情绪相关的行为预警,帮助人类规避危险情形,或许更加实用。一个非常迫切并实用的场景,就是驾驶场景。
* ] V8 o1 T- e1 l2 K交通事故统计结果显示,人为因素是交通事故的主要因素。而怒路症是全球性的问题,英国的研究发现,22% 的司机都有过下车与别的司机争吵的经历,39% 的司机表示,心情不好会迁怒于其他司机。
9 _9 Y9 C% g- V# X+ J5 J5 n' @如果大数据和 AI 识别技术能应用在此处,提前识别出车主的驾驶情绪,并对驾驶提出建议,那么由此产生的交通事故率是否就会大大降低呢?这当然是未来的一种理想状态了。
$ F7 l. x% Z* N T目前,文章开头说到的,平安产险发布的驾驶风险最低车主的平均脸,就是其大数据和 AI 识别技术应用在情绪识别方向,对车主进行驾驶防护的尝试之一。
, ]# Q" f9 a% p, o+ |+ m3 x1 k+ ]驾驶风险平均脸背后的百万人脸数据库和 FACE KYD 人脸识别技术,也支撑平安产险推出了一系列有关驾驶风险辅助预测的产品。最近上线的平安产险驾驶情绪测试 H5 页面,就将驾驶情绪检测的内核以类似性格测试游戏的形式传播开去,这个 H5 通过人脸识别技术,分析用户上传的照片,将他们进行分类,贴上性格和情绪标签。
?# ]* P$ E2 e5 b+ X3 Q' ^ 识别图片二维码,刷脸测试驾驶情绪" m8 R. q& s" \
在不同的人和情绪下,平安产险驾驶情绪测试 H5 能够给出不同的答案。
) r% P/ m% q! X. ? 这个 H5 表面上是一个用于娱乐和分享的用户互动游戏,其实是情绪识别技术应用与车主情绪健康检测的一个人性化产品,提醒车主了解情绪和行为后果的关系,也让他们知道进行情绪管理的重要性。
, D( P2 [2 I6 o6 a3 k需要指出的是,这个 H5 仅仅是 FACE KYD 人脸识别技术在目前阶段的一个小小试水,它真正的舞台在自动驾驶普及后的未来,试想一下这样一种场景,一位车主开着一辆自动驾驶汽车在拥堵路段,其情绪随着拥堵程度逐渐失控,这时,有情绪识别功能的车载摄像头发现了驾驶员的路怒行为,迅速启动程序,强制控制车辆 ……5 J$ e, [# W' c
同样的逻辑,在车联网和自动驾驶普及过程之中的辅助驾驶阶段,这种技术也能发挥强大作用,比如,车载摄像头一旦检测到驾驶员表情疲劳、眼神无法注视前方、并有揉眼睛等动作,后台系统会判断疲劳驾驶,当下的风险较高,可以通过车载设备发出预警。
; D5 k& }! V* T0 n( n- q5 P) L可以预见,这些技术应用,未来一定会大大降低由于车主情绪导致的交通事故发生率。在这一天实际到来之前,我们可以通过实时检测情绪的产品关注自己真实的情绪变化,决定是迅速进行情绪管理,还是及时改变行为方式。
, B! s a5 X, Q$ ^3 o愿更了解自己情绪的你,也有一张 " 平安的脸 "。
, l# Q) q- Z3 X6 y# K特别策划 e1 F5 g0 z2 P1 p% i
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来源:http://www.myzaker.com/article/5d3b77ed7f780bf913000004/
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