MIT erstellte drahtlose Signale, die Emotionen erkennen können

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ich.kurs Emotionen erkennen: Basis-Emotionen

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Anonim

Um die Emotionen einer Person aufzugreifen, ist meistens ein genauer Blick auf Gesicht und Körpersprache erforderlich. Selbst dann ist es noch eine unpräzise Wissenschaft - aber vielleicht nicht lange. Forscher am MIT haben ein neues System entwickelt, das drahtlose Signale verwendet, um die Emotionen eines Menschen ohne Kameras oder physiologische Monitore zu erkennen.

Das System heißt EQ-Radio. Es verwendet Radiofrequenz (RF) -Signale, um den Herzschlag einer Person zu überwachen. Ein Algorithmus extrahiert dann einzelne Herzschläge, misst die winzigen Unterschiede in der Länge jedes Schlags und sendet die resultierenden Daten an einen Emotionsklassifikator, um herauszufinden, wie sich das Subjekt zu einem bestimmten Zeitpunkt anfühlt. Der Emotionsklassifizierer verwendet auch maschinelles Lernen, um mit der Zeit genauer zu werden.

"Unsere Arbeit zeigt, dass Funksignale Informationen über menschliches Verhalten erfassen können, das mit bloßem Auge nicht immer sichtbar ist", sagte die Projektleiterin von EQ-Radio und MIT-Professorin Dina Katabi in einer Pressemitteilung. „Wir glauben, dass unsere Ergebnisse den Weg für zukünftige Technologien ebnen könnten, die helfen könnten, Zustände wie Depressionen und Angstzustände zu überwachen und zu diagnostizieren.“ Hier ein Video, das das Konzept demonstriert:

Die Bemühungen von MIT schließen sich anderen Versuchen an, Technologien zu verwenden, um die Emotionen einer Person zu bestimmen. Andere untersuchen Instagram-Fotos auf Anzeichen von Depressionen und verwenden Amazon Echo, um psychische Störungen zu erkennen.

Einige dieser Projekte sind am Ende nicht mehr als lustige Spielereien. Die Arbeit von MIT an EQ-Radio zeigt jedoch, dass Technologie wirklich dazu beitragen kann, festzustellen, ob jemand an Problemen leidet, die für menschliche Beobachter nicht offensichtlich sind. Alles was es braucht, sind einige RF-Signale, gemischt mit einer Reihe von Algorithmen und ein bisschen maschinelles Lernen.

Weitere Informationen zur Funktionsweise von EQ-Radio finden Sie in der MIT-Arbeit:

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