根据科学家心理科学协会汇集的研究，基于生物识别面部识别的情感检测已经发展到200亿美元的行业，但面部运动和表情并不是人们感受的可靠迹象。华盛顿邮报。
一支由五个研究人员组成的团队审查了1000多个研究，并得出结论，人们的面部表情和情绪之间的关系并不普遍，含糊不清和复杂。
东北大学心理学教授丽莎·费尔德曼·巴雷特（Lisa Feldman Barret）告诉《邮报》：“大约有20％到30％的时间，人们就会产生预期的表达。” “他们不会以随机的方式移动面孔。他们以特定于情况的方式表达情感。”
在加利福尼亚大学旧金山大学心理学教授保罗·埃克曼（Paul Ekman）的工作之后，人类根据肢体语言和语音的因素进行评估，包括肢体语言和语气，但人工智能系统，主要依赖于面部识别，他们认为有六种情感的普遍面部表情。
研究人员说，要提供他们声称的表现，公司必须使用不同的分析策略。巴雷特说，培训计划考虑其他类型的数据，例如身体定位和情境环境，可以产生更好的结果。
美国政府责任办公室2013年对2007年运输安全管理计划的审查，旨在从面部表情和行为中识别恐怖分子，发现TSA没有为该过程建立科学依据。
该帖子将factiva识别为通常技术的例外，因为它使用了自然主义的视频而不是静止图像，并考虑了面部数据以外的其他输入。该公司的首席执行官Rana El Kaliouby将行业状况与一个可以理解基本情绪但对更复杂状态的掌握有限的蹒跚学步的蹒跚学步的人进行了比较。 Factiva用来自87个国家 /地区的800万面培训其系统，并结合了文化特定的特征。
布拉德福德大学的研究人员说，对面部运动的生物识别分析足以说明真实和假的微笑。科学日报报道说，一项在高级工程信息学上发表的研究表明，软件可以检测运动，尤其是在一个人的眼睛周围，这表明微笑是否真实。
这项研究由布拉德福德大学视觉计算教授Hassan Ugail领导。
乌格尔说：“微笑也许是面部表情中最常见的，也是信号积极情绪的有力方式。” “近年来，用于分析人面部表情的技术已经显着提高，但是区分真实和姿势的微笑仍然是一个挑战，因为人类不擅长拾取相关的提示。”
研究人员测试了两个数据集，一个数据集带有真实的微笑，另一个带有微笑的数据集。
“当我们微笑时，我们会使用两种主要的肌肉 - Zygomaticus Major，这是造成嘴巴向上卷曲的，而Orbicularis oculi，这会导致我们的眼睛皱纹，” Ugail解释说。 “在虚假的微笑中，通常只有口腔肌肉才能移动，但是作为人类，我们通常不会发现眼睛周围缺乏运动。计算机软件可以更可靠地发现这一点。”
Ugail认为这项研究对于改善人与计算机之间的相互作用（例如生物识别识别）以及对人类行为和情感的研究可能很有用。
根据同时，总部位于约翰内斯堡的面部识别初创公司Camatica已向其AI面部识别产品套件推出了“情绪分析”。业务报告。
Camatica联合创始人劳伦斯·塞伯尼（Laurence Seberini）说：“了解员工何时面临挑战并提供解决方案来帮助他们，这并不令人毛骨悚然。” “使用人工智能（AI）来帮助忙碌的老板知道何时该善意或一杯可可杯是明智的举动，而不是侵犯隐私。”
Seberini说，与某些传统系统相比，负责人力资源专业人员的面部识别也可以更可靠地跟踪员工出勤率。他建议南非的公司起草AI政策和程序。
Seberini说：“我们专注于有目的的面部识别。以相机为中心的AI可以通过奖励出色的行为并确定出勤率，在后来消除潜在的问题，从而在人力资源环境中产生巨大的积极影响。”
