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Podemos darle importancia no solo al rostro sino también a la voz 

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Podemos darle importancia no solo al rostro sino también a la voz 

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Me pareció interesante porque es una tecnologia inovadora

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El software reconoce un rostro y lo modela en tres dimensiones. Fotos: Noldus. Diseño: Bárbara Castrejón Gómez.

08-12-2012

Por Naix'ieli Castillo García, DGDC-UNAM

Los seres humanos tienen la capacidad de generar expresiones faciales congruentes con un estado de ánimo o con una situación particular.

Existen seis emociones básicas: felicidad, tristeza, miedo, disgusto, sorpresa y enojo. De acuerdo con los psicólogos, las expresiones faciales que reflejan emociones se forman principalmente gracias al movimiento de los músculos en la comisura de los ojos, el entrecejo y la parte lateral de la nariz.

Científicos expertos en el tema, como la doctora Paula Niedenthal, investigadora de la Universidad de Wisconsin - Madison, consideran que los humanos podemos percibir y distinguir estas emociones cuando las vemos en los rostros de otras personas consciente o inconscientemente. Pero los especialistas también se cuestionan si estas emociones pueden ser reconocidas automáticamente por una máquina, mediante un software.

La respuesta a esta pregunta es relevante para la ciberpsicología, una disciplina en rápido desarrollo. Muchos especialistas exploran qué sucede, durante el desarrollo de una psicoterapia en línea, cuando se pierde la visión directa entre el paciente y el terapeuta.

La doctora Lorena Flores Plata, investigadora del Laboratorio de Enseñanza Virtual y Ciberpsicología, de la Facultad de Psicología de la UNAM, estudia el reconocimiento automático de emociones en un proceso de evaluación de Internet para pacientes deprimidos.

El proyecto se realizó con un software de reconocimiento facial de emociones, llamado FaceReader desarrollado por la empresa de tecnología Noldus, la cual se dedica al desarrollo de software para el estudio del comportamiento tanto en animales como en seres humanos.

El software reconoce un rostro, posteriormente lo modela en tres dimensiones y finalmente lo analiza para llevar a cabo la clasificación de la emoción que ese rostro expresa. Su funcionamiento se basa en un manual llamado, Sistema de Codificación Facial de Acciones (FACS por sus siglas en inglés), desarrollado por el psicólogo pionero en el estudio de las emociones, Paul Ekman.

Para evaluar la precisión del sistema automático de reconocimiento de emociones, el grupo de psicólogos de la UNAM trabajó con voluntarios, principalmente universitarios. Algunos de ellos tenían trastornos del estado de ánimo, específicamente depresión y otros eran personas que no presentaban depresión. Con todos estos pacientes se siguieron los lineamientos de terapia vía Internet y se les pidió no utilizar lentes, barba ni bigote durante tres evaluaciones.

Para comparar los resultados del sistema automatizado con los de un terapeuta humano, en cada sesión, tanto FaceReader como el terapeuta humano determinaban las emociones que presentaba el paciente. Al analizar los resultados, los psicólogos encontraron una congruencia entre lo que ambos reportaban.

Al evaluar a los pacientes no deprimidos, los investigadores registraron que la emoción que menos prevaleció durante las sesiones fue la felicidad y la que más expresada fue el disgusto.

En el grupo de pacientes deprimidos, las emociones se mostraron más intensamente que en el grupo de personas que no estaban deprimidas, pero ellos expresaron mucho menos frecuentemente y con menor intensidad la emoción de felicidad.

Algunas desventajas que identificaron al utilizar estos sistemas de reconocimiento automático de emociones mediante las expresiones faciales, fue que no pueden aplicarse en pacientes que usen lentes, barba, bigote o aquellos que tienen algún problema en los músculos del rostro como parálisis faciales.

Además, estos sistemas automatizados, exigen que las evaluaciones se lleven a cabo en sitios bien iluminados, requieren de un equipo de cómputo potente y el software no funciona correctamente cuando la persona se toca alguna parte del rostro para llorar o si voltea la cabeza y no mira directamente a la cámara.

Terapia por Internet

Lorena Flores Plata dijo que los resultados del estudio muestran el reconocimiento automático de emociones mediante expresiones faciales como una herramienta prometedora, en los procesos de psicoterapia vía Internet.

Por otro lado, consideró necesario encontrar nuevas herramientas para el reconocimiento facial de emociones y desarrollar más software que permita leer algunos otros gestos del lenguaje corporal, además de las expresiones faciales.

Según datos aportados por la especialista, en México los problemas de salud mental que se presentan con mayor frecuencia son los trastornos de ansiedad, en segundo lugar los trastornos mentales inducidos por una sustancia y en tercer lugar los trastornos del estado de ánimo, como la depresión; de ahí la importancia de hacer investigaciones más profundas al respecto.

De acuerdo con cifras de la Organización Mundial de la Salud, en el año 2020, la depresión será la enfermedad que causará más incapacidad de los sujetos para asistir a sus labores. Es nuestro país, 9% de los adultos reportan tener algún tipo de depresión.

La psicoterapia en línea y las herramientas tecnológicas que la acompañan, como el reconocimiento automático de emociones mediante expresiones faciales, podrían contribuir a dar una mejor atención a un mayor número de personas.

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Denys González Cordova, Ernesto Núñez Flores, Roberto Ramírez García, Julio César Romero Salvador

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Psicólogos de la UNAM prueban software para reconocer depresión a distancia

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Se trata de un sistema reconocimiento automático de emociones mediante las expresiones faciales.

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Como podríamos utilizar esto para que nos ayude en la terapia virtual, ¿Qué opinan?

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Como podríamos utilizar esto para que nos ayude en la terapia virtual, ¿Qué opinan?

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Istock

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Tradicionalmente, el campo todavía en pañales de la detección de emociones mediante inteligencia artificial se ha basado en la evaluación de señales visuales como expresiones faciales, gestos corporales, movimientos oculares e incluso del habla. De hecho, tal y como nos recuerda el inmenso pozo de sabiduría que es nuestro refranero español, la cara es el espejo del alma. Y sin ir más lejos es en el mismo rostro humano que podemos hallar un libro abierto de nuestras emociones.

Sin embargo, pese a las investigaciones al efecto, los métodos de reconocimiento de emociones a través de las expresiones faciales pueden resultar poco fiables cuando es una máquina las que ha de descifrarlas, y es por ello que los investigadores se hallan a la búsqueda de nuevas formas de conseguir que maquinas o robots logren interpretar nuestros estados de ánimo. Esto es precisamente en lo que se encuentra trabajando un equipo de científicos de la Universidad Queen Mary de Londres, quienes a través de la medición de variables como el ritmo respiratorio o la frecuencia cardíaca mediante ondas de radio o WiFi, pretenden desarrollar una inteligencia artificial capaz de revelar las emociones humanas. Los resultados de la investigación se publican esta semana en la revista PLOS ONE bajo el titulo 'Deep learning framework for subject-independent emotion detection using wireless signals'.

Para llevar a cabo su investigación, los investigadores realizaron un experimento en que se pidió a los participantes que visionaran un video seleccionado por su especial capacidad para evocar uno de los cuatro tipos básicos de emociones: ira, tristeza, alegría o placer. Mientras las personas observaban el vídeo, los investigadores se valieron de la emisión de señales de radio inofensivas, como las transmitidas desde cualquier sistema inalámbrico -incluidos radar o WiFi- hacia los participantes, para posteriormente medir las señales que rebotaban en estos. Fue de este modo que al analizar los cambios en estas señales causadas por leves movimientos corporales, los investigadores pudieron acceder a una información hasta entonces "oculta" en la frecuencia cardíaca y respiratoria de los sujetos estudiados.

De la emoción a la e-moción

No se trata de una estrategia completamente innovadora, pues con anterioridad métodos similares no invasivos o inalámbricos de detección de emociones ya habían sido empleados en otras investigaciones. Sin embargo, la novedad en la presente investigación radica en que en esta ocasión, en lugar de valerse únicamente de un algoritmo capaz de identificar y clasificar los estados emocionales en un conjunto de datos, los científicos se valieron de una red neuronal, la cual, gracias al aprendizaje profundo pudo aprender por sí misma a interpretar las emociones de los participantes en tiempo real basándonos en sus constantes cardiorespiratorias, demostrando que podía detectar emociones con mayor precisión que los métodos tradicionales de aprendizaje automático.

"El aprendizaje profundo nos permite evaluar los datos de una manera similar a como lo hace un cerebro humano, rebuscando entre diferentes capas de información y haciendo conexiones entre ellas. La mayor parte de la literatura publicada hasta el momento utiliza el aprendizaje automático para medir las emociones de una manera dependiente del sujeto, registrando una señal de un individuo específico y usándola para predecir su emoción en una etapa posterior", explica Achintha Avin Ihalage de la escuela de Ingeniería de Electrónica y Ciencias de la Computación de la Universidad Queen Mary de Londres. "Con el aprendizaje profundo hemos demostrado que podemos medir con precisión las emociones de una manera independiente del sujeto. Podemos observar una colección completa de señales de diferentes individuos, aprender de estos datos y usarlos para predecir la emoción de las personas", añade.

En busca de señales invisibles

Como apuntábamos unas líneas atrás, los métodos de interpretación de emociones basados únicamente en el reconocimiento facial hasta el momento no han resultado lo suficientemente efectivos en estudios previos, por lo que los investigadores han orientado su mirada hacia constantes invisibles para los humanos, más no para la máquinas, en aras de tratar de detectar los diferentes estados de ánimo de las personas. Una de estas constantes elegidas ha sido la actividad eléctrica del corazón, las cuales pueden ser detectadas mediante un electrocardiograma.

Los investigadores han orientado su mirada hacia constantes invisibles para los humanos, más no para la máquinas, en aras de tratar de detectar los diferentes estados de ánimo de las personas

Una prueba de electrocardiograma, además de medir la cadencia con la que late nuestro corazón, proporciona un vínculo entre el sistema nervioso y el ritmo cardíaco. Hasta la fecha, la medición de estas señales se ha realizado en gran medida utilizando sensores que se colocan en el cuerpo, pero recientemente los investigadores han estado buscando enfoques no invasivos que utilicen ondas WiFi, de radio e incluso de radar para detectar estas señales. Ahsan Noor Khan, estudiante de doctorado en Queen Mary y coautor del estudio, declara al respecto que: "ser capaz de detectar emociones utilizando sistemas inalámbricos es un método de creciente interés para los investigadores, ya que ofrece una alternativa a los sensores voluminosos actuales y podría ser directamente aplicable en futuros entornos de viviendas y edificios 'inteligentes'. "En este estudio, nos basamos en el trabajo existente utilizando ondas de radio para detectar emociones y demostrar que el uso de técnicas de aprendizaje profundo puede mejorar la precisión de nuestros resultados", añade.

"Ahora queremos investigar cómo podríamos emplear sistemas existentes de bajo costo, como enrutadores WiFi, para detectar las emociones de una gran cantidad de personas reunidas, por ejemplo, en una oficina o en un entorno de trabajo." continua. "Este tipo de enfoque nos permitiría clasificar las emociones de las personas de forma individual mientras realizan sus actividades de rutina. Además, nuestro objetivo es mejorar la precisión de la detección de emociones en un entorno de trabajo utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo".

Una nueva relación con la tecnología

A modo de corolario, el profesor Yang Hao, líder del proyecto y autor principal del artículo publicado en PLOS ONE, en una defensa de las bondades de su investigación ha declarado que: "este trabajo abre la puerta a muchas e innovadoras aplicaciones prácticas, especialmente en áreas como la interacción humano- robot, la atención médica y el bienestar emocional, que se ha vuelto cada vez más importante durante la actual pandemia de Covid-19". También, según informan los autores, en el futuro el equipo planea trabajar con profesionales de la salud y científicos sociales sobre la aceptación pública y las preocupaciones éticas en torno al uso de esta tecnología.

Y es precisamente en este punto, el de las implicaciones éticas de un tecnología que se desarrolla a un ritmo vertiginoso, en el que cabría hacer una pausa para la reflexión y plantearnos las que parecen unas preguntas más que necesarias: ¿queremos en realidad máquinas capaz de detectar nuestras emociones y en última instancia interactuar emocionalmente con los seres humanos? ¿Para qué exactamente? ¿Sería posible en el futuro que algunos de nosotros prefiriéramos relacionarnos con máquinas empáticas antes que con otros seres humanos? ¿Podría esto resultar, al contrario de lo que defiende el autor del artículo, Yang Hao, en una merma del bienestar emocional a largo plazo, más allá del inmediato chute dopamina que nos proporcionan las redes sociales y que cada vez más estudios relacionan con patologías como la ansiedad y la depresión?

Pero sobre todo, ¿estamos dispuestos a que un algoritmo y aquellos que lo controlan, más allá del acceso que ya tienen a nuestros gustos, hábitos y siendo malpensados, incluso a nuestras conversaciones privadas, tengan acceso a lo que sentimos en todo momento?

No cabe duda de que, pese a las presumibles buenas intenciones de sus creadores, esta nueva tecnología es susceptible de abrir la puerta de nuestras emociones a cualquiera con la tecnología adecuada para acceder a ellas. Un caballo de Troya quizá, al último rescoldo de intimidad del que aún somos dueños; la última frontera entre el mercado y la más inexplorada dimensión de nuestra privacidad. ¿Es esto realmente lo que esperamos de las máquinas y algoritmos del futuro?¿Estamos realmente preparados para ello? Puede que sea este el momento de hacernos esta y otras preguntas. Quizá luego sea demasiado tarde.

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Así interpreta la inteligencia artificial nuestros estados de ánimo

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Una nueva inteligencia artificial podría revelar nuestras emociones internas a partir de tecnología inalámbrica como ondas WiFi o de radio en lo que sería un adelanto tan revolucionario como controvertido.

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características del rostro predominantes a reconoce

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características del rostro predominantes a reconoce

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Fraunhofer Institute for Integrated Circuits IIS

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SHORE ® Face Detection: Fast, robust, and in real-time

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SHORE® records both the basic emotions (happy, angry, sad, surprised, frightened, disgusted, neutral) and whether the predominant emotion is positive or negative (valence). In addition, SHORE® estimates age and gender. Robust results can be generated for both RGB and infrared cameras.

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SHORE ® records the human heart rate without contact. All that is needed is a standard webcam. In combination with emotion recognition, SHORE ® is thus even better able to make statements about the psychophysiological state of a person.

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SHORE® face detection software - empathy for your technology

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Through the software-supported analysis of facial expressions, SHORE® supports you especially in application areas where authentic, spontaneous user reactions are required, such as emotional gaming and automotive.

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Investigación Científica sobre el uso de reconocimiento facial 

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Investigación Científica sobre el uso de reconocimiento facial 

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Ana María Anguas-Wong San Francisco State University

David Matsumoto San Francisco State University

Palabras clave: Emociones, Expresión facial, Cultura mexicana, Universalidad, Estudiantes universitarios y bilingües, Emotions, Facial expression, Mexican culture, Universality, College and bilingual students

Resumen

Este estudio explora el reconocimiento de la expresión facial de las emociones en bilingües mexicanos mediante el JACFEE (Matsumoto & Ekman, 1988). Investigaciones previas evidencian el alto nivel de acuerdo transcultural en el reconocimiento emocional, sin embargo no se reportan estudios en la cultura mexicana. Participaron 229 estudiantes universitarios, edad promedio 21.79 años. Los resultados indican que las emociones universales: enojo, desprecio, disgusto, temor, felicidad, tristeza y sorpresa fueron reconocidas más allá del azar (p < .01), independientemente del sexo o nacionalidad del modelo. Estos hallazgos coinciden
completamente con los datos transculturales que se tienen sobre el alto nivel de acuerdo en el reconocimiento emocional (Ekman, 1994), contribuyendo así al creciente cuerpo de evidencia sobre la universalidad de las emociones.

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Reconocimiento de la expresión facial de la emoción en mexicanos universitarios

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Ana María Anguas-Wong San Francisco State University David Matsumoto San Francisco State University Palabras clave: Emociones, Expresión facial, Cultura mexicana, Universalidad, Estudiantes universitarios y bilingües, Emotions, Facial expression, Mexican culture, Universality, College and bilingual students Este estudio explora el reconocimiento de la expresión facial de las emociones en bilingües mexicanos mediante el JACFEE (Matsumoto & Ekman, 1988).

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Es interesante ir viendo en este proceso de investigación, la factibilidad que en un futuro pueda considerarse el empleo de aplicaciones para el bienestar emocional.