伴隨著人工智能的發(fā)展和普及，人機(jī)交互在我們的生活中也扮演著越來越重要的作用。人們總是覺得機(jī)器冷冰冰的，不食人間煙火，而情緒情感識(shí)別則真正為人們搭建起了與他人溝通的橋梁。如果機(jī)器能識(shí)別面對(duì)對(duì)象當(dāng)下的情緒，就能更好地做出反應(yīng)。情緒識(shí)別也是人工智能領(lǐng)域里的熱門研究課題。

想必大家對(duì)假笑男孩的表情包都不陌生，那怎么樣才能識(shí)別出圖片中的小男孩的真實(shí)表情呢？相較于較為常見的圖片分類模型，我們今天來聊一聊一種基于AU（人臉運(yùn)動(dòng)單元）的情緒識(shí)別方法。

我們一般將常見的表情分為7種，即平靜、驚訝、憤怒、悲傷、開心、恐懼、厭惡（惡心）。在美國(guó)心理學(xué)家Paul Ekman提出的面部行為編碼系統(tǒng)中，又將人們的各種情緒與許多的人臉運(yùn)動(dòng)單元（AU）進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

這里介紹的方法選擇了其中幾組關(guān)聯(lián)度較高的AU（0~5），作為情緒評(píng)判的標(biāo)注。其中，AU0表示抬起上嘴唇和人中區(qū)域的肌肉，AU1表示頷部下降，AU2表示嘴角拉伸，AU3表示眉毛壓低并聚攏，AU4表示嘴角拉動(dòng)向下傾斜，AU5表示抬起眉毛外角。

上圖可以看到，這個(gè)男生不同的情緒，對(duì)應(yīng)各個(gè)AU的數(shù)值也各不相同。而本方法也是利用這6種AU的數(shù)值作為輸入，對(duì)最終情緒做一個(gè)準(zhǔn)確的判斷。具體模型如下圖所見：

如圖中所示，輸入的6種AU的數(shù)值經(jīng)過一層隱含層，再經(jīng)過一層全鏈接，最后利用softmax作為輸出，選擇一種情緒標(biāo)簽作為最終的結(jié)果。當(dāng)然，各個(gè)AU數(shù)值的計(jì)算其實(shí)也是一個(gè)較為前沿的研究課題，當(dāng)前也有許多的深度學(xué)習(xí)模型，比如DRML、EAC-Net，可以再后續(xù)與大家分享。

最后，我想，男孩的假笑應(yīng)該會(huì)被歸于disgust吧，你們覺得呢？