Phát hiện cảm xúc khuôn mặt bằng AI: Ca sử dụng


Bùi Việt Phi
8 tháng trước
Hữu ích 10 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 3864

Phân tích tình cảm đã được sử dụng rộng rãi bởi các công ty khác nhau để đánh giá tâm trạng của người tiêu dùng đối với sản phẩm hoặc thương hiệu của họ trong thế giới kỹ thuật số. Tuy nhiên, trong thế giới ngoại tuyến, người dùng cũng đang tương tác với các nhãn hiệu và sản phẩm trong các cửa hàng bán lẻ, phòng trưng bày, v.v. và các giải pháp để tự động đo lường phản ứng của người dùng trong các cài đặt như vậy vẫn là một nhiệm vụ đầy thách thức. Phát hiện cảm xúc từ biểu cảm khuôn mặt bằng AI có thể là sự thay thế khả thi để tự động đo lường mức độ tương tác của người tiêu dùng với nội dung và thương hiệu của họ.

Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách một công nghệ như vậy có thể được sử dụng để giải quyết nhiều trường hợp sử dụng trong thế giới thực một cách hiệu quả.

1. Làm cho ô tô an toàn hơn và cá nhân hóa

Các nhà sản xuất ô tô trên toàn thế giới đang ngày càng tập trung vào việc làm cho ô tô cá nhân hơn và an toàn hơn cho chúng ta lái xe. Trong nỗ lực xây dựng các tính năng xe thông minh hơn, các nhà sản xuất sử dụng AI để giúp họ hiểu được cảm xúc của con người. Sử dụng phát hiện cảm xúc khuôn mặt xe thông minh có thể cảnh báo người lái xe khi anh ta cảm thấy buồn ngủ.

Bộ Giao thông Hoa Kỳ tuyên bố rằng các lỗi liên quan đến lái xe gây ra khoảng 95% các vụ tai nạn đường bộ nghiêm trọng. Phát hiện cảm xúc khuôn mặt có thể tìm thấy những thay đổi tinh tế trong biểu cảm vi mô trên khuôn mặt trước khi buồn ngủ và gửi thông báo cá nhân cho người lái xe yêu cầu anh ta dừng lại để uống cà phê, thay đổi âm nhạc hoặc thay đổi nhiệt độ.

2. Phát hiện cảm xúc khuôn mặt trong các cuộc phỏng vấn

Một tương tác ứng viên-người phỏng vấn dễ bị ảnh hưởng bởi nhiều loại đánh giá và chủ quan. Sự chủ quan như vậy làm cho khó xác định liệu tính cách của ứng viên có phù hợp với công việc hay không. Xác định những gì một ứng cử viên đang cố gắng nói nằm ngoài tầm tay của chúng tôi do có nhiều lớp giải thích ngôn ngữ, thành kiến ​​nhận thức và bối cảnh nằm ở giữa. Đó là nơi AI xuất hiện, có thể đo lường biểu cảm khuôn mặt của ứng viên để nắm bắt tâm trạng của họ và đánh giá thêm các đặc điểm tính cách của họ.

Đáng chú ý, Unilever đã bắt đầu kết hợp công nghệ này vào quy trình tuyển dụng của họ. Với công nghệ này, một nhà tuyển dụng sẽ có thể biết, mức độ tự tin chung của người được phỏng vấn và đưa ra quyết định về việc liệu ứng viên này có thể thực hiện tốt công việc đối mặt với khách hàng hay không. Tương tự như vậy, có thể tìm ra liệu ứng viên có trả lời trung thực tất cả các câu hỏi hay không bằng cách đo lường sự thay đổi cảm xúc trong các câu trả lời của anh ta và tương quan với lượng kiến ​​thức khổng lồ có sẵn trong lĩnh vực này.

Tinh thần nhân viên cũng có thể được cảm nhận bằng cách sử dụng công nghệ này bằng cách nắm giữ và ghi lại các tương tác trong công việc. Là một công cụ nhân sự, nó không chỉ giúp đưa ra các chiến lược tuyển dụng mà còn trong việc thiết kế các chính sách nhân sự mang lại hiệu quả tốt nhất từ ​​nhân viên.

3. Kiểm tra trò chơi video

Trò chơi video được thiết kế ghi nhớ đối tượng mục tiêu cụ thể. Mỗi trò chơi video nhằm gợi lên một hành vi cụ thể và tập hợp cảm xúc từ người dùng. Trong giai đoạn thử nghiệm, người dùng được yêu cầu chơi trò chơi trong một khoảng thời gian nhất định và phản hồi của họ được kết hợp để tạo ra sản phẩm cuối cùng. Sử dụng tính năng phát hiện cảm xúc khuôn mặt có thể giúp hiểu được cảm xúc mà người dùng đang trải qua trong thời gian thực khi anh ta đang phát mà không phân tích video hoàn chỉnh theo cách thủ công.

Phản hồi sản phẩm như vậy có thể được thực hiện bằng cách phân tích một nguồn cấp dữ liệu trực tiếp của người dùng và phát hiện cảm xúc khuôn mặt của anh ấy. Mặc dù cảm giác thất vọng và tức giận thường được trải nghiệm trong các trò chơi video nâng cao, việc sử dụng phát hiện cảm xúc khuôn mặt sẽ giúp hiểu được cảm xúc nào được trải nghiệm tại một số điểm nhất định trong trò chơi. Cũng có thể một số cảm xúc bất ngờ hoặc không mong muốn được quan sát trong trò chơi. Lấy phản hồi từ người dùng đã trải nghiệm trò chơi có thể không hiệu quả. Điều này là do thường khó có thể đưa một kinh nghiệm vào từ ngữ. Hơn nữa, người dùng có thể không thể nhớ chính xác những gì họ đã trải qua trong tình cảm qua các phần khác nhau của trò chơi. Phát hiện cảm xúc trên khuôn mặt là một phương tiện thiết thực vượt ra ngoài phản hồi nói hoặc viết và đánh giá cao những gì người dùng đang trải qua. Khi phản hồi được thực hiện ở định dạng này, nó thực sự trở nên không xâm phạm khi nói đến trải nghiệm người dùng. Đồng thời, phản hồi như vậy đáng tin cậy hơn các hình thức khác.

4. Nghiên cứu thị trường

Theo truyền thống, các công ty nghiên cứu thị trường đã sử dụng các phương pháp bằng lời nói như khảo sát để tìm ra nhu cầu và nhu cầu của người tiêu dùng. Tuy nhiên, các phương pháp như vậy cho rằng người tiêu dùng có thể hình thành các ưu tiên của họ bằng lời nói và các ưu tiên đã nêu tương ứng với các hành động trong tương lai, điều này có thể không phải lúc nào cũng đúng.

Một cách tiếp cận phổ biến khác trong ngành nghiên cứu thị trường là sử dụng các phương pháp hành vi quan sát phản ứng của người dùng trong khi tương tác với thương hiệu hoặc sản phẩm. Phương pháp như vậy được coi là khách quan hơn phương pháp bằng lời nói. Phương pháp hành vi sử dụng nguồn cấp dữ liệu video của người dùng tương tác với sản phẩm, sau đó được phân tích thủ công để quan sát phản ứng và cảm xúc của họ. Tuy nhiên, các kỹ thuật như vậy có thể nhanh chóng trở nên rất tốn công khi kích thước mẫu tăng lên. Nhận dạng cảm xúc khuôn mặt có thể đi đến giải cứu bằng cách cho phép các công ty nghiên cứu thị trường tự động đo các biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặt (mã hóa khuôn mặt) và tổng hợp kết quả.

Hữu ích 10 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 3864