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Deep learning

Utilizziamo modelli di deep learning, addestrati su reti neurali convoluzionali (CNNs), per comprendere le sfumature delle emozioni umane e i comportamenti.
Rileviamo le 6 emozioni primarie: rabbia, disgusto, paura, felicità, tristezza e sorpresa.

Computer vision e algoritmi

per comprendere cosa provano le persone
L’algoritmo per la codifica facciale delle emozioni individua:
170
Punti
43
Muscoli facciali
6
Emozioni primarie

Perché le micro espressioni sono così importanti?

Gli studi scientifici
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NERVO FACCIALE
La funzione principale del nervo facciale è il controllo motorio di tutti i muscoli dell'espressione facciale. La reazione emotiva è di 20 - 40 ms, che è un tempo inferiore alla soglia della consapevolezza.
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MUSCOLI DELLE ESPRESSIONI FACCIALI
I muscoli facciali sono 43, sono appena sotto la pelle e controllano l'espressione facciale. Quando si contraggono, la pelle si muove formando le micro espressioni facciali che codificano le 6 emozioni primarie.
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FACIAL ACTION CODING SYSTEM
Gli studi di Paul Ekman hanno permesso di codificare le 6 emozioni primarie dimostrando che sono universali, spontanee e misurabili. Il Facial Action Coding System è il sistema che consente l'interpretazione delle emozioni che compaiono sul volto. Oltre alle micro-espressioni che sono espressioni impercettibili, esistono espressioni "mini" che spesso appaiono in una sola regione del viso. Questi piccoli movimenti possono anche verificarsi quando un'emozione è appena iniziata, spesso prima che la persona sia consapevole del proprio stato emotivo.
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DIADI EMOTIVE
Gli studi di Robert Plutchik definiscono che le emozioni più complesse possono essere formate da combinazioni di emozioni primarie. Le diadi definiscono 24 emozioni aggiuntive che rendono più facile capire cosa provano realmente le persone. Con il nostro algoritmo possiamo estrarre questi dati automaticamente.

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