若被AI看穿，我们怎么办？

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【安防在线 www.anfang.cn】小说《三体》中，“三体人”不会撒谎、彼此思维和情绪完全透明的情节你也许并不陌生。随着人工智能（AI）情绪识别技术的发展，机器已经能识别人类情绪的变化。情绪识别正被越来越广泛地应用于机器智能中，也许有一天，人类会被AI彻底看穿。

近日，中国台湾联合大学研究人员在IEEE ACCESS上发表论文，提出用特定连续动作间骨骼点速度的变化程度，来区分人类微妙情绪变化的新方法。该方法与时空图卷积网络（ST-GCN）相比，“可有效地将识别精度提高50%以上”。

别动，动就被看穿

“通过面部特征、语义与脑波分析来识别人类情绪的研究已经比较多了，AI也能有效地识别出人类的情绪。我们试图提出一种新的情绪识别方式，可以让人们在不同场景下有更多选择，未来也可以通过多手段融合，更准确地进行情绪识别。”论文第一作者、台湾联合大学助理教授蔡明峰在邮件中写道，“基于Pose Net深度学习神经网络，我们提出时空变化图卷积网络（STV-GCN）技术，在进行情绪识别时，获得人体骨架关键点信息不受衣物、皮肤或肌肉等因素的影响。”

在人工智能情绪识别领域，基于面部，语义或脑电波识别技术需要大量的训练样本，通过ST-GCN的连续运动来训练和识别人类行为模式。但是，该技术难以区分微妙的情绪变化。STV-GCN识别训练方法采用骨骼检测技术，计算连续动作之间的骨骼点变化程度，并使用特定算法对速度水平进行分类，以区分快速和细微的动作。该系统对相同动作不同速度的识别精度达到88.89%，情绪状态的识别精度达到83.34%。在速度分类阶段和情绪状态分类阶段，STV-GCN的准确率比ST-GCN提高50%以上。

蔡明峰认为，在开放区域（如城市广场或交通系统）中，通过骨骼点变化进行情感识别，可以避免潜在的危险发生。系统可以主动识别具有特殊情绪状况（例如愤怒或悲伤）的人，并主动通知该区域的安全管理人员进行处理。由此可以在一定程度上避免暴力冲突或恶性伤害事件发生。

AI“懂你”九分

“并非只有面部才有微表情，身体姿态也有。”中国科学院自动化研究所研究员、模式识别国家重点实验室副主任陶建华告诉《中国科学报》，“通过面部区域还是通过身体姿态来识别情绪其实各有优缺点，各有不同的适应场景，很难说谁比谁强。”

很多时候，人们的表情和动作带有比语言更丰富的信息。在AI情绪识别领域，多数识别方法在分析面部表情的背景下进行，现实生活中，人们有时会通过语言和表情来掩饰自己的情绪，而肢体语言很难操纵，相关的微表情很难掩饰，往往能传达出更细致、更真实的情感状态。

陶建华介绍说，目前主要有两种AI情感识别方式。一是接触式，即利用人的生理特征（包括脑电、皮肤电、心率心跳）等的信号变化、以生理参数来分析人的情绪变化。人类情感变化时，会伴随着出现一些生理特征的变化，这些生理特征的细微变化可以反映出情绪波动，比如测谎就是利用这样的原理。二是非接触式，包括利用音频和视频信息，如利用声音的特点进行分析，或者依靠视频信息中，表情、头部姿态、身体姿势的变化来进行识别。非接触式有基于音频的，有基于视频的，也有将音视频方式结合起来进行的。情绪识别通常都采取模式识别，或模式分类的方法进行。“无论是传统的统计模型，还是现在基于神神经网络、深度神经网络的一些方法，都能取得比较好的结果”。

“机器不但能识别出人的情绪，还相当准确。总体来说，现在的准确率超过80%，在一些特定的场景中，甚至能达到90%以上。”陶建华说，“情感识别是一种信息通道，准确的识别能增强机器对人的理解能力，如果结合语义、周围环境等信息，机器可以综合判断人的心理状况和真实的意图，从而改善人机交互能力，增强人机交互的友好性。”