Les chercheurs introduisent de nouveaux développements dans la technologie de reconnaissance des émotions
Des chercheurs de l’Université des sciences et technologies de Huazhong ont réalisé une percée significative dans la technologie de reconnaissance des émotions, en introduisant un nouveau système qui pourrait transformer la façon dont nous interagissons avec les machines et surveillons la santé mentale. La nouvelle technologie, connue sous le nom de généralisation de domaine et de reconnaissance des émotions basées sur un réseau résiduel à partir de signaux physiologiques (DGR-ERPS), exploite des signaux physiologiques complexes pour déterminer avec précision les émotions humaines.
L'ouvrage est publié dans la revue Cyborg et systèmes bioniques.
Le système innovant DGR-ERPS répond à plusieurs défis clés qui entravaient auparavant la fiabilité et l'efficacité de la technologie de reconnaissance des émotions. En utilisant une combinaison sophistiquée de généralisation de domaine et de réseaux résiduels avancés, ce système excelle dans l'analyse des signaux physiologiques tels que la fréquence cardiaque, la température cutanée et l'activité électrique, qui indiquent l'état émotionnel d'une personne.
Innovations dans la reconnaissance des émotions :
- Traitement du signal haute fidélité : le DGR-ERPS traite les signaux avec une résolution temporelle élevée, capturant les fluctuations subtiles qui indiquent des changements émotionnels.
- Réseaux résiduels pour une précision améliorée : l'utilisation de réseaux résiduels dans DGR-ERPS permet des modèles d'apprentissage plus approfondis capables de gérer efficacement les complexités de l'intégration multi-signaux, améliorant ainsi la précision de la détection des émotions.
- Généralisation de domaine pour des performances robustes : cette fonctionnalité aide le système à fonctionner correctement sur différents individus et environnements en généralisant la formation à partir de plusieurs sources, réduisant ainsi la dépendance du modèle à une source de données unique.
Le modèle DGR-ERPS a été rigoureusement testé sur plusieurs ensembles de données réelles et a systématiquement surpassé les modèles existants. « Notre système s'adapte non seulement à différentes personnes avec des signaux physiologiques variables, mais maintient également une grande précision dans des environnements dynamiques et réels où les modèles traditionnels échouent souvent », a expliqué le Dr Jiang Li, chercheur principal du projet.
La technologie de base implique la segmentation et l’alignement des domaines de données émotionnelles, permettant au système d’apprendre de diverses expressions et scénarios émotionnels. Cette approche réduit considérablement le problème courant du changement de covariable temporel (TCS), où les changements au fil du temps peuvent fausser les systèmes de reconnaissance des émotions.
Les applications potentielles du DGR-ERPS sont vastes et variées. Dans le domaine des soins de santé, cette technologie peut être intégrée aux systèmes de surveillance de la santé mentale pour fournir des évaluations précises en temps réel de l’état émotionnel des patients, révolutionnant potentiellement les traitements de maladies telles que la dépression et l’anxiété. Dans l'industrie automobile, la reconnaissance des émotions peut améliorer la sécurité du conducteur en ajustant les réponses du véhicule en fonction de l'état émotionnel du conducteur.
En outre, la technologie a des implications significatives pour la publicité personnalisée et le service client, où la compréhension des émotions des clients peut conduire à une meilleure prestation de services et à une meilleure satisfaction client. Des applications éducatives sont également à l'étude, où le système pourrait aider à ajuster les méthodes d'enseignement en fonction des réactions émotionnelles des étudiants.
Le développement du DGR-ERPS est le fruit d'un effort de collaboration impliquant des équipes interdisciplinaires de plusieurs départements de l'Université de Huazhong, soulignant l'esprit de collaboration et la philosophie d'innovation de l'institution. L'université prévoit d'autres études pour affiner la technologie et explorer des applications supplémentaires, notamment des intégrations potentielles avec des systèmes d'intelligence artificielle pour des interactions homme-machine plus nuancées.
À l’avenir, l’équipe de recherche prévoit d’étendre les capacités du DGR-ERPS en intégrant des techniques d’apprentissage automatique pour prédire les changements émotionnels, potentiellement avant qu’ils ne soient pleinement exprimés par des signaux physiologiques. « Nous sommes sur le point non seulement de comprendre mais aussi d'anticiper les réactions émotionnelles humaines, qui pourraient avoir de profondes implications dans tous les secteurs de la société », a déclaré le Dr Li.
Fourni par l'Institut de technologie de Pékin Press Co., Ltd
