Die Gesichtserkennung (FER) ist eine hochmoderne Technologie, die es Maschinen ermöglicht, menschliche Emotionen anhand von Gesichtsausdrücken zu erkennen und zu interpretieren. Dieses fortschrittliche System hat erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Bereiche, darunter Psychologie, Marktforschung und Mensch-Computer-Interaktion. Durch die genaue Analyse von Gesichtsausdrücken eröffnet die FER neue Wege zum Verständnis menschlichen Verhaltens und zur Verbesserung der Benutzererfahrung.

Das Gesicht ist das komplexeste nonverbale System des Körpers. Es spiegelt unsere Gefühle, unsere kognitiven Prozesse und sogar unsere verborgensten Absichten wider. Emotionen sind keine nicht messbaren Größen mehr – sie können nun als Wegweiser dafür dienen, was in jemandem vorgeht. Mit einem besseren Verständnis der inneren Erfahrungen einer Person können wir Vorhersagen über ihr Verhalten treffen, auf ihre Bedürfnisse eingehen und Entscheidungen treffen, die besser auf sie abgestimmt sind.

Was ist die Erkennung von Gesichtsausdrücken?

Das Entschlüsseln von Gefühlsausdrücken ist seit Jahrzehnten ein Thema der psychologischen Forschung. Da es schon immer Bereiche gab, in denen man wissen wollte, wie Menschen gegenüber bestimmten Produkten, Dienstleistungen oder Situationen empfinden, haben technologische Fortschritte dies nun möglich gemacht. Das neue Tool, die Gesichtserkennung (FER), wird eingesetzt, um Stimmungen und Gefühlsausdrücke aus verschiedenen Quellen wie Bildern und Videos zu analysieren.

FER basiert auf KI-Technologie und gehört zu einer Gruppe von Werkzeugen, die als „Affective Computing“ bezeichnet wird. Dabei handelt es sich um ein interdisziplinäres Forschungsgebiet, das computergestützte Verfahren nutzt, um menschliche Emotionen und affektive Zustände zu erkennen, zu interpretieren und zu klassifizieren.

Wichtige Schritte bei der Erkennung von Gesichtsausdrücken

Die Erkennung von Gesichtsausdrücken bietet einen Einblick in die Innenwelt der Menschen. Mithilfe vollautomatischer Computeralgorithmen, die Gesichtsausdrücke erkennen, erfasst die FER emotionale Reaktionen in Echtzeit, ohne sich auf subjektive Interpretationen oder Selbstauskünfte zu stützen.

Der Prozess der Gesichtserkennung, Emotionserkennung und Klassifizierung erfolgt in mehreren Schritten. Diese werden im Folgenden beschrieben.

Gesichtserkennung

Die Erkennung von Gesichtsausdrücken beginnt mit der Erkennung des Gesichts einer Person. Dies geschieht in der ersten Phase, die als „Gesichtsakquisition“ bezeichnet wird. In diesem Prozess verarbeitet der Algorithmus den Gesichtsbereich in einem Video oder Bild anhand von Kriterien wie der Schätzung der Kopfhaltung (1).

Merkmalsextraktion

Sobald ein Gesicht erkannt wurde, ermittelt der Algorithmus zur Gesichtserkennung charakteristische Gesichtspunkte wie Augen und Augenwinkel, Augenbrauen, Mundwinkel, Nasenspitze usw. Diese Merkmale spielen beim Erkennen von Emotionen eine sehr wichtige Rolle. Sie liefern Hinweise auf eine Reihe von Emotionen wie Wut, Angst, Überraschung, Traurigkeit und Freude. Jemand, der beispielsweise überrascht ist, zeigt dies in seinen Gesichtszügen durch erweiterte Pupillen, einen offenen Mund sowie angehobene Augenlider und Augenbrauen. Die Daten zu den wichtigsten Gesichtsmerkmalen werden anschließend verarbeitet, um die Ausdrücke in der letzten Phase der Gesichtsausdruckserkennung zu klassifizieren.

Klassifizierung von Ausdrucksformen

Sobald die Gesichtsmerkmale erkannt wurden, extrahieren FER-Tools relevante Merkmale und verwenden diese im Rahmen des Emotionserkennungsprozesses. Dies ist die letzte Stufe des Systems zur Erkennung von Gesichtsausdrücken. Das Emotionserkennungsmodell generiert daraufhin eine Ausgabe der Emotionswahrscheinlichkeiten (z. B. wütend, ängstlich, glücklich). Das Gesichtsanalyse-Tool erfasst Mikroexpressionen und Gesichtsmerkmale und gleicht diese mit einer Emotionsdatenbank ab, die auf dem International Affective Picture System (IAPS) basiert.

Schließlich generiert die FER-Technologie auf Grundlage der erfassten Daten ein Ergebnis. Die Auswertung könnte eine grafische Darstellung von Gesichtsausdrücken, Emotionsbezeichnungen oder Visualisierungen von Emotionswahrscheinlichkeiten umfassen (z. B. „glücklich“, 20 % „neutral“ und 10 % „traurig“).

iMotions-Software zur Erkennung von Gesichtsausdrücken

Die Erkennung von Gesichtsausdrücken (FER) findet zahlreiche Anwendungsbereiche in der Forschung, im Marketing, in den Neurowissenschaften, in der Psychologie und im Kundenservice. Die Erkennung von Gesichtsausdrücken kann, wenn sie im richtigen Kontext eingesetzt wird, ein zuverlässiger Indikator für emotionale Erfahrungen sein. iMotions integriert verschiedene Technologien zur Erkennung von Gesichtsausdrücken in seine Eye-Tracker-Software, um Einblicke in die Emotionen zu gewinnen, die in Bereichen wie Forschung, Marketing und Kundenservice zum Ausdruck kommen.

Die iMotions-Software erfasst die durch Reize ausgelösten Gesichtsausdrücke in Echtzeit, was zu einer präzisen Emotionserkennung führt. Dazu müssen Sie lediglich das Video in die iMotions-Software importieren und die Analyse direkt anhand des importierten Materials durchführen.

Die Erkennung von Gesichtsausdrücken ist jedoch nur der erste Schritt, um Einblicke in die Emotionen einer Person zu gewinnen. Um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, müssen Sie die gesammelten Daten zudem analysieren und interpretieren. iMotions bietet Softwarelösungen, die Ihnen dabei helfen, die gesammelten Daten zu analysieren und Visualisierungen zu erhalten, wie beispielsweise Darstellungen von Gesichtsausdrücken, Emotionsbezeichnungen oder Visualisierungen von Emotionswahrscheinlichkeiten.

Forscher, die die FER-Technologie in Verbindung mit dem Gesichtsanalyse-Tool iMotions nutzen, führen erfolgreich Aufgaben wie die folgenden durch:

Messung von Persönlichkeitskorrelaten des Gesichtsverhaltens
Untersuchung affektiver Dynamiken in spielerisch gestalteten Lernumgebungen
Emotionale Reaktionen im Unterricht verstehen
Untersuchung physiologischer Reaktionen beim Autofahren unter verschiedenen Bedingungen

Um die Tools zur Gesichtsausdrucksanalyse von iMotions in Ihre Arbeit zu integrieren, sehen Sie sich unsere Produktliste an und suchen Sie sich die für Ihre Anforderungen passenden Produkte aus. Sollten Sie Fragen haben, auf die Sie hier oder anderswo auf unserer Website keine Antwort finden, können Sie sich gerne hier an uns wenden.

Häufig gestellte Fragen

Wie genau ist die Erkennung von Gesichtsausdrücken?

Die neue FER-Software kann Emotionen mit einer Genauigkeit von etwa 75 % bis 80 % erkennen. Angesichts der Tatsache, dass die natürliche Fähigkeit des Menschen, Emotionen zu erkennen, bei etwa 90 % liegt, ist dies ein bedeutender Fortschritt in der Technologie zur Emotionserkennung.

Welcher Gesichtsausdruck ist am bekanntesten?

Auch wenn es schwierig ist, die Emotion zu benennen, die wir am häufigsten erkennen, gibt es doch einige Emotionen, die leichter zu identifizieren sind als andere. Laut der interkulturellen Studie von Paul Ekman und Wallace Friesen ist beispielsweise Glück das am leichtesten erkennbare Gefühl. Dies könnte daran liegen, dass Glück durch bestimmte Gesichtsmerkmale zum Ausdruck kommt, die schwerer zu übersehen oder falsch zu interpretieren sind (z. B. hochgezogene Wangen, angehobene Mundwinkel, „Krähenfüße“ um die Augen, angespannte Muskeln um die Augen).