近期，一支由查珀?duì)栂柎髮W(xué)（University of Chapel Hill）和馬里蘭大學(xué)（University of Maryland）組成的研究團(tuán)隊(duì)，正試圖讓這一切成為現(xiàn)實(shí)。

除了語(yǔ)言，機(jī)器還能如何讀懂人類的情緒？

情緒毫無(wú)疑問(wèn)在生活中扮演著重要的角色，我們都是通過(guò)看別人「臉色」，進(jìn)而決定下一步采取的應(yīng)對(duì)行為。比如正在生氣的女朋友，以及心情大好的女朋友，交流使用的肯定不是同一套話術(shù)。反過(guò)來(lái)，很多時(shí)候我們也會(huì)被他人的情緒影響我們的行為。

因此，自動(dòng)情緒識(shí)別技術(shù)是諸多領(lǐng)域的剛需，如游戲娛樂(lè)、安保執(zhí)法、購(gòu)物、人機(jī)交互等。有了它，機(jī)器人將能更好地與人類產(chǎn)生交流。對(duì)于具備自然語(yǔ)言處理能力的機(jī)器人而言，它們可以通過(guò)文字/語(yǔ)言交流去推斷出用戶的情緒，因而問(wèn)題不大；對(duì)于那些不具備相關(guān)能力的機(jī)器人來(lái)說(shuō)，是否能夠通過(guò)非語(yǔ)言的方式，比如面部表情或動(dòng)作姿態(tài)，去判斷人類當(dāng)下的情緒狀態(tài)，依然是一個(gè)棘手的問(wèn)題，目前學(xué)界有不少團(tuán)隊(duì)正試圖為此找到理想方案。

在過(guò)去，研究更多集中在幫助機(jī)器解讀人類豐富表情的含義，然而近期的一些心理學(xué)文獻(xiàn)卻對(duì)此提出了質(zhì)疑——很多種情況下，由于存在一些干擾，人類面部表情不一定代表著對(duì)應(yīng)的交際目的。與此同時(shí)，越來(lái)越多研究表明，人體行為在情緒傳遞方面同樣扮演者非常重要的角色，而人們?cè)谛凶邥r(shí)的身體表情或者步態(tài)，已經(jīng)被證明有助于感知情緒。打個(gè)比方，當(dāng)我們沮喪時(shí)，上半身會(huì)處于聳拉狀態(tài)，肢體活動(dòng)速度變慢；當(dāng)我們快樂(lè)時(shí)，肢體活動(dòng)節(jié)奏會(huì)明顯變快，手臂的擺動(dòng)次數(shù)變多。

一個(gè)解決方案

在這篇名為《Identifying Emotions from Walking Using Affective and Deep Features》的論文中，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種全新的自動(dòng)情緒識(shí)別方法，可以將視頻中行走的人類進(jìn)行歸類為快樂(lè)、悲傷、憤怒或中立 4 種情感類別。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，他們先將這些成功提取出的步態(tài)轉(zhuǎn)換為三維形態(tài)，然后使用基于 LSTM 的方法對(duì)這些連貫性的 3D 人體姿勢(shì)進(jìn)行長(zhǎng)期依賴性建模，以獲得深度特征。接著，他們提出了表示人類行走姿勢(shì)與運(yùn)動(dòng)的時(shí)空情感身體特征（spatio temporal affective body features），最后將兩者進(jìn)行集合，并使用隨機(jī)森林分類器（Random Forest Classifier）將成果歸類成上述提及的 4 種情感類別。

往細(xì)了講，即是先通過(guò)多個(gè)步態(tài)數(shù)據(jù)集提取出情感特征——這些情感特征建立在心理表征基礎(chǔ)上，當(dāng)中包括了體態(tài)特征和動(dòng)作特征。接著，通過(guò)訓(xùn)練 LSTM 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度特征提取，然后將深度特征與情感特征相結(jié)合，對(duì)隨機(jī)森林分類器進(jìn)行訓(xùn)練。最后，只要給出一個(gè)人行走的 RGB 視頻，該 3D 人體步態(tài)評(píng)估技術(shù)將會(huì)以 3D 形式對(duì)他/她的步態(tài)進(jìn)行解析，進(jìn)而提取出情感與深層特征，最后再用已經(jīng)訓(xùn)練好的隨機(jī)森林分類器來(lái)識(shí)別出個(gè)體的情感狀態(tài)。

讀懂人類情緒的奧秘

要準(zhǔn)確評(píng)估一個(gè)人的情感狀態(tài)，姿勢(shì)與運(yùn)動(dòng)特征都是必不可少的，其中就包括關(guān)節(jié)角度、擺動(dòng)距離、擺動(dòng)速度以及身體所占空間等特征，都可以被用于識(shí)別步態(tài)中傳遞的情感狀態(tài)。基于這些心理學(xué)發(fā)現(xiàn)，該團(tuán)隊(duì)的工作便將姿勢(shì)與運(yùn)動(dòng)特征都包含了進(jìn)來(lái)。

在姿勢(shì)特征方面，該團(tuán)隊(duì)主要從這幾個(gè)方面進(jìn)行了定義：

體積：身體的舒展一般傳達(dá)的是正面情緒；當(dāng)一個(gè)人在表達(dá)負(fù)面情緒的時(shí)候，身體姿勢(shì)往往更緊湊。

面積：通過(guò)手和頸部之間以及腳和根關(guān)節(jié)之間的三角區(qū)域來(lái)模擬身體的擴(kuò)張情況。

距離：腳和手之間的距離也可用于模擬身體的擴(kuò)張情況。

角度：頭部?jī)A斜情況，通過(guò)頸部不同關(guān)節(jié)延伸的角度來(lái)區(qū)分快樂(lè)和悲傷情緒。

此外，他們還將步幅作為姿勢(shì)的特征之一——長(zhǎng)步幅表示憤怒和快樂(lè)；短步幅表示悲傷和中立。

在運(yùn)動(dòng)特征方面，他們則做出以下定義：

與低喚醒情緒相比，高喚醒情緒的運(yùn)動(dòng)明顯在頻次上會(huì)更密集。

快步態(tài)代表快樂(lè)或憤怒；慢步態(tài)代表悲傷。

最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該團(tuán)隊(duì)的方案相較其他分類方法，準(zhǔn)確率更高，達(dá)到 80:07%；即便用于非動(dòng)作數(shù)據(jù)集（non-acted data）上，準(zhǔn)確率也高達(dá) 79:72%。

總結(jié)

總的來(lái)說(shuō)，該團(tuán)隊(duì)是第一個(gè)利用最先進(jìn)的 3D 人體姿勢(shì)評(píng)估技術(shù)，提供能夠從步行視頻中實(shí)時(shí)識(shí)別出情感狀態(tài)的方法。值得一提的是，這個(gè)研究最終促成了一個(gè)視頻數(shù)據(jù)集 —— EWalk，內(nèi)容都是些人們的行走視頻，被分別打上了對(duì)應(yīng)的情感標(biāo)簽。

目前該方法當(dāng)然也不是盡善盡美的，比如：

算法主要還是取決于 3D 人體姿勢(shì)評(píng)估技術(shù)和步態(tài)提取算法的精度，換而言之，如果姿勢(shì)或步態(tài)存在噪聲，那么相應(yīng)的情緒預(yù)測(cè)就可能是不準(zhǔn)確的。

該情感算法需要提取全身關(guān)節(jié)的位置，一旦視頻存在被遮擋的情況，就有可能無(wú)法獲得全身的姿勢(shì)數(shù)據(jù)。

行走動(dòng)作必須是自然的，且不涉及任何配件（手提箱、手機(jī)……）

無(wú)論如何，這昭示著在機(jī)器讀懂人類情緒這條道路上，已經(jīng)取得了關(guān)鍵一步。在未來(lái)的世界里，機(jī)器人無(wú)需與我們產(chǎn)生交流，也能看透我們內(nèi)心的小九九。所以，顫抖吧，人類！