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Die Maschinen können sehen, dass Depression auf das Gesicht einer Person

2015-10-19 2
   
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résuméEs ist vielleicht nicht sein, bis etwas weg scheint, dass Sie erkennen Sie die Aufmerksamkeit auf die kleinsten Zuckungen und verzieht einer anderen Person ins Gesicht. Menschen sind fest verdrahtet zu katalogisieren und zu interpretieren Minuskel Hi
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Die Maschinen können sehen, dass Depression auf das Gesicht einer Person


Es ist vielleicht nicht sein, bis etwas weg scheint, dass Sie erkennen Sie die Aufmerksamkeit auf die kleinsten Zuckungen und verzieht einer anderen Person ins Gesicht.

Menschen sind fest verdrahtet zu katalogisieren und zu interpretieren Minuskel Hinweise über Emotionen auf diese Weise. Wir finden Sinn in gebrochenem Blickkontakt, ein vorübergehendes Stirn Knitter, die Pause, die zu lange auf einem Schlag geht.

Aber wie gut sind die Menschen, in der Regel, um anspruchsvolle, wie andere auf den Gesichtern basiert fühlen sie machen?

Im Jahre 1872 legte Charles Darwin ein Fall für die Universalität der Schlüssel Mimik in seinem Buch aus, um die Expression von Emotionen in der Mensch und Tier . "Von allen Teilen des Körpers" , schrieb Darwin, "das Gesicht am meisten angesehen und betrachtet, wie natürlich ist von seinem der Hauptsitz des Ausdrucks und die Quelle der Stimme zu sein ... Das Gesicht, wird daher ausgesetzt worden während vieler Generationen zu viel näher und ernsthaften Selbst Aufmerksamkeit als jeder andere Teil des Körpers. "

Wissenschaftler haben viele Beweise gefunden , um die Idee zu sichern, die einige Mimik angeboren sind, aber es gibt viele Schichten von sozialen und kulturellen Komplexität zu berücksichtigen. Eine 2012 - Studie fand heraus , dass im Westen verschiedene Gesichtsausdrücke in Verbindung mit sechs wichtigsten emotionalen Zuständen demonstriert (Glück , Trauer, Überraschung, Angst, Ekel und Wut), während Ostländer waren eher dynamische Auge Ausdrücke zu verwenden.

Heute, maschinelles Lernen gibt Wissenschaftler einen neuen Weg, um die subtilen Bewegungen des Gesichts zu interpretieren. Forscher an der Carnegie Mellon, zum Beispiel, werden unter Verwendung eines multimodalen Algorithmus Gesichtsausdruck zu analysieren anhand von 68 verschiedenen Punkten auf dem Gesicht, einschließlich der Augenbrauen, Augenwinkel, Mund und Nase.

Ein neues System namens Multisense kann auch in Echtzeit eine Person, die Kopfposition, um die Richtung der Person durch den Blick und den Körper der Person Ausrichtung verfolgen. Diese Detail kann überraschend aufschlussreich sein. Mit Blick auf, was eine Nase und Augenbrauen der Person machen zwischen einem glücklichen Lächeln und einem verärgerten Lächeln, zum Beispiel, oder ein Lächeln, das von einer sozialen Situation ausgelöst wird eher als eine tatsächliche Emotion unterscheiden kann. "So viel Zeit, was wir [auf das Gesicht einer Person] sehen, ist die soziale Norm", sagt Louis-Philippe Morency, Assistant Professor in der Carnegie Mellon School of Computer Science. "Jemand lächelt zurück zu lächeln, so dass die Dynamik dieses Lächeln würde wegen der unterschiedlichen emotionalen Zuständen und sozialen Zustände anders sein."

Morency und seine Kollegen sind besonders daran interessiert, maschinelles Lernen im Umgang mit Verbindungen zwischen Mimik und emotionalen Zustand unter depressiven Menschen zu verfolgen. Und was sie bisher gefunden habe, ist unerwartet. Für eine Sache, Lächeln depressive Menschen und nicht-depressive Menschen mit der gleichen Frequenz. Aber die Art von Lächeln sie taten waren anders. So, während depressive Menschen lächelte so oft als nicht-depressive Menschen, das Lächeln der depressive Menschen dauerte für einen kürzeren Zeitraum. (Neben Lächeln Dauer Tracking, die Sensorplattform Spuren Lächeln Intensität auf einer 100-Punkte-Skala).

Es gab auch einen ausgeprägten Unterschied zwischen den Geschlechtern in Mimik bei depressiven Menschen. In einer University of Southern California Studie, Morency und drei andere Forscher fanden heraus , dass depressive Menschen häufiger als Nicht-depressiven Männern die Stirn runzeln, aber beobachtet die entgegengesetzte Wirkung bei Frauen: Deprimierte Frauen verpönt weniger häufig als nicht-depressive Frauen.

"Das wirklich interessante nächste Teil" Morency sagt : "ist zu sehen , wie [diese Ergebnisse sind] mit sozialen Normen ausgerichtet ist ." Zum Beispiel haben viele Frauen die Erfahrung hatte wird gesagt , zu lächeln . "Ist es um Kultur zu tun? Ist es vor Ort? National? International? Oder gibt es noch ein weiterer Faktor-sozialen, kulturellen, physiologischen, die wir noch nicht wissen? "

Die Implikationen dieser Technologie, von einem Gesundheits Sicht könnte maschinelles Lernen bedeuten menschlichen Ärzte ihren Patienten die weit über sein zeit und verfolgen helfen Sie so mit objektiven, quantifizierbaren Daten. Auf kurze Sicht, glaubt Morency Multisense Fähigkeiten auf dem Niveau eines Experten Kliniker sind. ( "Ich denke, Experte Kliniker diese Signale sehen", sagte er. "Sie dürfen nicht einmal gemerkt.")

Es gibt andere Implikationen für diese Art von Technologie. Es ist keine Überraschung, zum Beispiel, dass das US-Militär ein großer Teil der Forschung in das Lesen Mimik finanziert. Das Verteidigungsministerium interessiert sich für Gesichtserkennung Plattformen für die Behandlung von Menschen von PTSD leiden. Es hat auch eine lange Ziel solcher Sensoren als eine Möglichkeit unter Verwendung von Verhaltensweisen zu verstehen und vorherzusagen. Vor einigen Jahrzehnten begann das Department of Defense eine Anhäufung riesige Datenbank von Mimik für diesen Zweck.

Morency wird durch den Anstieg der Forschung angeregt, aber er fordert auch Vorsicht und betonte, dass diese Werkzeuge am besten bis zur Pflege geeignet sind, für einen Patienten mit Depression und nicht als diagnostisches Werkzeug. Der Mensch, es stellt sich heraus, abholen bereits eine Reihe dieser Signale, aber sie tun dies in einer subtilen, weniger quantifizierbar. Und im Gegensatz zu Maschinen, sie ihre Urteile gegen ethische Überlegungen, um die Patientenversorgung, zum Beispiel balancieren.

"Ich persönlich würde viel lieber diese Technologie als Entscheidungshilfe, aber nicht als Entscheidungshilfe", sagte Morency. "Wenn wir reden über die Entscheidungsfindung zu starten, bringt dies eine große Anzahl von ethischen Fragen, die angegangen werden müssen."

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