La technologie de reconnaissance des émotions basée sur l’IA permet aux machines d’interpréter les émotions humaines à partir des expressions faciales, des gestes et du langage corporel. L’IA sophistiquée d’Affectiva mesure l’engagement émotionnel et la valence, en associant les expressions faciales aux émotions avec une grande précision. Découvrez comment cette technologie révolutionnaire transforme l’interaction entre l’homme et l’IA.
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La technologie de reconnaissance des émotions basée sur l’IA est parfois également appelée « technologie de reconnaissance ou de détection des émotions ». Les êtres humains utilisent de nombreux indices non verbaux, tels que les expressions faciales, les gestes, le langage corporel et le ton de la voix, pour communiquer leurs émotions.
Chez Affectiva, notre vision consiste à développer une technologie de reconnaissance des émotions basée sur l’IA, capable de détecter les émotions exactement comme le font les humains. Notre objectif à long terme est de concevoir des outils plus intuitifs qui permettent d’approfondir la compréhension de la perception humaine par l’IA.
Voyons en détail les indicateurs émotionnels précis que nous proposons, comment nous les calculons et les mettons en correspondance avec les émotions, ainsi que la manière dont nous évaluons la précision de ces indicateurs.
Indicateurs émotionnels d’Affectiva : la liste complète
Le visage est un véritable miroir des émotions. Les êtres humains sont naturellement programmés pour exprimer et communiquer leurs émotions par le biais des expressions faciales. Notre technologie mesure et analyse scientifiquement les émotions et les expressions faciales à l’aide de techniques sophistiquées de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique.
Lorsque vous utilisez le SDK Affectiva dans vos applications, vous obtenez des résultats sur les expressions faciales sous la forme de neuf indicateurs d’émotions et de 20 indicateurs d’expressions faciales.
Émotions
De plus, le SDK permet de mesurer la valence et l’engagement, deux indicateurs alternatifs permettant d’évaluer l’expérience émotionnelle. Voyons plus en détail ce que nous entendons par « engagement » et « valence ».
Comment Affectiva calcule-t-elle l’engagement émotionnel ?
L’engagement, également appelé « expressivité », est défini comme une mesure de l’activation des muscles faciaux qui reflète l’implication émotionnelle du sujet. Les valeurs sont comprises entre 0 et 100. L’engagement correspond à la somme pondérée des expressions faciales suivantes :
- Relèvement des sourcils à l'intérieur et à l'extérieur.
- Un sillon entre les sourcils.
- Relèvement des joues.
- Une ride sur le nez.
- Écarteur de commissures des lèvres.
- Tractions au menton.
- Presse à lèvres.
- La bouche ouverte.
- Sucer ses lèvres.
- Souris.
Comment Affectiva calcule-t-elle la valence émotionnelle ?
La valence est une mesure du caractère positif ou négatif de l’expérience vécue par la personne filmée. Elle varie entre -100 et 100. La probabilité de la valence est calculée à partir d’un ensemble d’expressions faciales observées :
Comment Affectiva établit-elle un lien entre les expressions faciales et les émotions ?
Les prédicteurs d’émotions utilisent les expressions faciales observées comme données d’entrée pour calculer la probabilité d’une émotion. Notre correspondance entre expressions faciales et émotions s’appuie sur les correspondances EMFACS mises au point par Friesen et Ekman. De plus, nos indicateurs de « sentimentalité » et de « confusion » sont propres à Affectiva et découlent d’analyses personnalisées basées sur le contenu vidéo auquel les utilisateurs réagissent.
Une expression faciale peut avoir un effet positif ou négatif sur la probabilité d’une émotion. Le tableau suivant présente la relation entre les expressions faciales et les prédicteurs d’émotions.
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Utilisation des indicateurs émotionnels d’Affectiva
Les scores des indicateurs d’émotion et d’expression indiquent à quel moment les utilisateurs manifestent une émotion ou une expression spécifique (par exemple, un sourire), ainsi que le degré de fiabilité de cette détection. Ces indicateurs peuvent être considérés comme des détecteurs : à mesure que l’émotion ou l’expression faciale apparaît et s’intensifie, le score passe de 0 (absence d’expression) à 100 (expression pleinement présente).
De plus, nous proposons également un indicateur émotionnel composite appelé « valence », qui fournit un retour d’information sur l’expérience globale. Les valeurs de valence comprises entre 0 et 100 indiquent une expérience neutre à positive, tandis que les valeurs comprises entre -100 et 0 indiquent une expérience négative à neutre.
Détermination de la précision
Nous affinons et testons en permanence nos indicateurs d’expression afin de proposer les classificateurs les plus fiables et les plus précis.
Nos modèles de reconnaissance des expressions faciales ont été entraînés et testés sur des ensembles de données extrêmement complexes. Notre ensemble de test, composé de centaines de milliers d’images faciales, a été extrait de plus de 6 millions de vidéos. Ces données proviennent de plus de 90 pays et représentent des expressions faciales spontanées et réelles, capturées dans des conditions difficiles, telles que des variations d’éclairage, différents mouvements de la tête et des différences dans les traits du visage liées à l’origine ethnique, à l’âge, au sexe, à la pilosité faciale et au port de lunettes.
Comment Affectiva évalue-t-elle la précision ?
Affectiva utilise l’aire sous la courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) pour évaluer la précision du détecteur, car il s’agit de la méthode la plus courante pour mesurer cette précision. Les valeurs du score ROC varient entre 0 et 1 ; plus la valeur est proche de 1, plus le classificateur est précis. De nombreuses expressions faciales, telles que le sourire, le froncement des sourcils, la bouche ouverte, la fermeture des yeux et le haussement des sourcils, affichent un score ROC supérieur à 0,9.
Certaines expressions faciales plus subtiles, que même les humains ont beaucoup de mal à identifier avec certitude, comprennent l’abaissement des coins de la bouche, l’écartement des yeux et le relèvement de l’arcade sourcilière interne. Celles-ci affichent un score ROC supérieur à 0,8.
Suivi du visage et estimation de l’angle de la tête
Les SDK intègrent notre dernier système de suivi du visage, qui calcule les indicateurs suivants :
- Estimation des repères faciaux : suivi des coordonnées cartésiennes de quatre repères faciaux.
- Estimation de l'orientation de la tête : estimation de la position de la tête dans un espace tridimensionnel à l'aide des angles d'Euler (tangage, lacet, roulis).
- Entraxe oculaire : distance entre les deux coins extérieurs des yeux.
Prêt à vous lancer dans la reconnaissance des émotions grâce à l’IA ?
Nous savons que cet article « 101 » est riche en informations, mais vous êtes désormais un expert en reconnaissance des émotions ! Détecter les émotions à l’aide de la technologie est un défi extrêmement complexe, mais je suis sûr que vous pouvez imaginer les nombreuses applications possibles si cette technologie est correctement intégrée. Nous souhaitions également vous faire prendre conscience du niveau de sophistication nécessaire pour associer avec précision les expressions faciales aux émotions.
Par ailleurs, dans un souci de transparence, nous tenions à ce que vous compreniez non seulement quelles sont les fonctionnalités dont nous disposons, mais aussi comment nous y sommes parvenus. Vous pouvez à tout moment consulter notre section consacrée aux ressources scientifiques pour en savoir plus sur notre technologie, ou découvrir les brevets qui nous ont été délivrés en matière de reconnaissance des émotions.
