Cómo detectar "falsas" sonrisas con una tecnología facial de emociones

Cómo detectar "falsas" sonrisas con una tecnología facial de emociones
Fecha de publicación: 
4 Abril 2016
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Este es un sector con grandes funcionalidades en ámbitos como la política, el márketing o la publicidad, y los últimos movimientos empresariales con inversiones millonarias en este ámbito dan fe del interés a nivel mundial por esta prometedora tecnología.

Alegría, tristeza, sorpresa, incredulidad, odio o venganza son emociones que el sujeto puede ocultar forzando expresiones del rostro pero que la tecnología ya sabe desenmascarar, insisten los expertos.

Esto permite desentrañar incógnitas como si un político es sincero cuando habla en público o si un anuncio publicitario realmente está calando en la gente.

Las grandes empresas tecnológicas han visto en esto todo un filón. A principios de año, se sabía del desembolso millonario de Apple por Emotient, una empresa emergente que utiliza "inteligencia" artificial para interpretar emociones mediante análisis de microexpresiones faciales.

Anteriormente, la empresa emergente IMRSV fue adquirida por la firma de software de reconocimiento facial Kairos, con sede en EEUU, mientras que la estadounidense Affectiva de analítica emocional lograba mantener su pujanza tras varias inyecciones presupuestarias millonarias.

También Microsoft está volcada en la investigación cognitiva de emociones con iniciativas tecnológicas como "Project Oxford", aún en fase de pruebas.

La consejera delegada de la firma española 'startup' Emotion Research LAB, María Pocoví, señaló a Efefuturo el potencial de esta tecnología de reconocimiento de emociones a partir del análisis de microexpresiones faciales, que supone "un paso de gigante" en la comprensión de los sentimientos humanos en tiempo real por parte de las máquinas.

El sistema diseñado por su empresa funciona a partir de una "webcam" que graba la imagen de la cara cuyas microexpresiones se quieren identificar, y además incluye un sistema de visión artificial y un complejo algoritmo matemático para la interpretación de los datos.

La fiabilidad de la herramienta se sitúa en torno al 97 por ciento, y se está aplicando para temas de marketing, publicidad y para analizar el grado de veracidad de los mensajes que transmiten los políticos, añadió.

Las aplicaciones futuras de este tipo de tecnologías son infinitas, añadió. De hecho, alguna empresa ya la ha probado para evaluar niveles de dolor de pacientes con ciertas patologías en función de las expresiones de sufrimiento en sus rostros.

La capacidad de identificar emociones por parte de las máquinas no se limita a ámbitos visuales sino que las empresas la están extendiendo a temas de voz.

IBM está desarrollando sofisticados productos que tienen en cuenta el habla para saber cómo siente una persona.

En España, empresas como Telefónica investigan con "inteligencia artificial" para la identificación de sensaciones de los usuarios más allá del simple reconocimiento de sus palabras.

Su objetivo, entre otros, es dotarse de información más completa del usuario que contacta con sus centros de llamadas y conocer mejor sus opiniones; no sólo mediante el análisis de los contenidos de sus mensajes sino evaluando asimismo otros parámetros, como tono de voz, la dicción y las pausas

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