迪士尼研发表情监测系统，用AI捕捉观众看电影时的情绪

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今天的电影制作不仅是一门艺术，也是一门商业和科学。电影制作人需要知道观众的喜好和反应，才能知道观众对电影的真实评价，比如“观众喜欢这部电影吗？”，“哪座桥最吸引他们？是第42分钟吗？”等等。因此，加州理工学院和迪斯尼研究所联合开发了一个神经网络系统，可以跟踪观众的面部表情，预测和理解观众对电影的反应。

据雷锋说。(公开号码:雷锋。该项目在正在举行的计算机视觉和模式识别国际高层会议cvpr上公布。据了解，这种新方法可以相对简单、可靠和实时地识别和跟踪电影院观众的面部表情。

这个系统使用了一种被称为分解变量自动编码器的技术。据研发团队称，与目前的方法相比，这项技术可以更好地捕捉复杂的事物，如动态面部表情。

R&D团队通过150部迪士尼电影收集了大量观众面部数据(在播放迪士尼电影的影院用红外高保真摄像机捕捉每个人的面部和动作)，并将这些生成的数据(约1600万个数据点)输入神经网络进行训练。

训练结束后，系统可以知道观众在看电影时产生的所有情绪。在实际应用中，神经系统不仅能处理过去的信息，还能预测听众。例如，在研究中，研究小组发现观众的热身时间大约需要10分钟，所以通过10分钟的观察，观众在其余时间的面部表情是可以预测的(目前，微笑表情是智能预测的，而恐慌和哭泣等面部表情暂时无法预测)。

这项技术确实是电影制作的一个很好的应用。例如，它可以让电影院知道哪部电影受观众欢迎，从而可以调整电影的编排策略。这种分析应该比充满水军的电影评论更可靠。

当然，这只是该技术应用的实际场景之一，该技术也可以用于其他领域，如大规模人群监控等。

参与这项技术开发的加州理工学院的易松岳说，理解人类行为对于开发更先进的人工智能系统非常重要。有了更先进的行为和社交技能，人工智能系统可以应用于实践。例如，使用人工智能系统来照顾老人，机器可以根据肢体语言理解老人想做什么。毕竟，人类并不总是清楚地表达他们的不快和问题。

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