情緒人工智慧，也被稱為情緒運算，是一種透過臉部情緒偵測和視覺資料情緒評估來分析個人情緒和情緒狀態的電腦視覺分析技術。它可以幫助我們理解人類情感，並應用於各種領域，如心理健康、市場研究和教育等。
視覺情緒分析(VEA)是一項具有挑戰性的任務，旨在彌合低階像素和高階情緒之間的情緒差距。儘管面臨許多困難，但視覺情感分析具有巨大的潛力，因為理解人類情感對於實現強大的人工智慧至關重要。近年來，卷積神經網路(CNN)的快速發展使得深度學習成為情緒分析的新選擇。透過CNN，我們可以利用其高級特徵提取能力和自適應學習能力來捕捉影像中的情緒資訊。這種方法有望提高情緒分析的準確性和效率，並為實現更智慧的電腦視覺系統打下基礎。儘管目前的挑戰仍然存在，但視覺情緒分析在不久的將來將成為電腦視覺領域的重要研究方向。
人工智慧情緒應用程式或視覺系統包括以下步驟：
#1、從相機來源取得影像影格；
2、影像預處理，裁切、調整大小、旋轉、色彩校正；
#3、使用CNN模型擷取重要特徵；
4、執行情緒分類。
圖片和影片中的人臉偵測
使用攝影機或視訊素材來偵測和定位人臉。邊界框座標用於即時指示準確的人臉位置。人臉偵測任務仍然具有挑戰性，並且不能保證在給定的輸入影像中偵測到所有人臉，尤其是在具有挑戰性光照條件、不同頭部姿勢距離很遠或遮擋的不受控制的環境中。
影像預處理
當偵測到人臉時，影像資料會在被送入情緒分類器之前進行最佳化。這一步大大提高了檢測精度。影像預處理通常包括多個子步驟，對影像進行光照變化歸一化、降噪、影像平滑、影像旋轉校正、影像大小調整和影像裁切。
AI模型情緒分類
預處理後，從包含偵測到的人臉的預處理資料中檢索相關特徵。有不同的方法來檢測許多面部特徵。例如，動作單元(AU)、臉部特徵點的運動、臉部特徵點之間的距離、梯度特徵、臉部紋理等等。
通常，用於AI情緒辨識的分類器是基於支援向量機(SVM)或卷積神經網路(CNN)。最後，透過分配預先定義的類別，根據臉部表情對辨識出的人臉進行分類。
AI模型可以偵測的情緒或情緒表達取決於受過訓練的類別。大多數情緒資料庫都有以下情緒：
以上是AI情緒與情緒分析在電腦視覺中的應用原理是什麼？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
