MIT最新AI面部识别研究：AR技术协助情绪侦测-600学习网

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患有自闭症的成年人的感觉连接可能”嘈杂”或效率低下

作者：Claire编辑：tuya产品：金融涂鸦(ID:caijingtuya)

对于大多数健康的人来说，很容易识别出他们脸上的表情。微笑可能意味着幸福，而皱眉可能意味着愤怒，但自闭症患者很难完成这项任务。麻省理工学院的一个研究小组训练了一个人工神经网络来处理面部情绪识别信息，以帮助自闭症患者更好地识别人们面部表情。

6月15日，麻省理工学院脑研究所教授Kohitij Kar在《神经科学杂志》上发表了一项新的研究，题为”对自闭症中非典型面部情绪处理的行为和神经标记的计算探索”。本研究利用人工智能对大脑进行建模和计算，揭示了大脑的内部工作机制。

在过去的一项实验中，研究人员向自闭症患者和一组由神经功能正常的受试者组成的对照组展示了一系列面部图像。这些图像是由软件生成的，从恐惧到快乐都有不同。参与者需要快速判断这些脸是否代表了幸福。与对照组相比，患有自闭症的成年人需要看到脸上显示出更高程度的幸福感的图像才能识别出幸福的特征。

在这个实验的启发下，卡尔训练了一个人工神经网络，这是一个受大脑结构启发的复杂数学函数，来完成同样的任务，即确定面部图像是否令人愉快。Kar的研究结果表明，自闭症成年人的感觉神经连接可能”嘈杂”或效率低下。

卡尔相信，这些视觉处理的计算模型在未来可能有多种用途。”我认为面部情绪识别只是冰山一角。”他认为，这些视觉处理模型还可以用于选择甚至生成诊断内容。例如，人工智能可以用于制作电影和教育材料等内容，以最大限度地提高自闭症儿童和成人的吸引力。

根据这项研究，这些计算模型可以用来帮助调整增强现实(AR)眼镜中的面部和其他相关像素，以改变自闭症患者的视觉，例如，通过夸大人们面部的快乐程度或其他情绪，帮助自闭症病人更好地识别。

即使在一种更简单的形式中，带有面部情绪识别软件的AR眼镜也可以检测人们的情绪并覆盖文本提示，以帮助戴眼镜的自闭症患者，从而描述与他们互动的人可能的情绪状态。