Les chercheurs ont mené des essais en utilisant un logiciel able de détecter des détails complexes d’émotions qui restent cachés à l’œil humain.
Le logiciel, qui utilise un « réseau artificiel » pour cartographier les caractéristiques clés du visage, peut évaluer simultanément l’intensité de plusieurs expressions faciales différentes.
L’équipe de l’Université de Bristol et de l’Université métropolitaine de Manchester a travaillé avec les contributors à l’étude Youngsters of the 90s de Bristol pour voir dans quelle mesure les méthodes informatiques pouvaient capturer des émotions humaines authentiques au milieu de la vie familiale quotidienne. Cela comprenait l’utilisation de vidéos prises à la maison, capturées par des caméras frontales portées par les bébés lors des interactions avec leurs dad and mom.
Les résultats, publiés dans Frontiers, montrent que les scientifiques peuvent utiliser des procedures d’apprentissage automatique pour prédire avec précision les jugements humains sur les expressions faciales des mother and father en fonction des décisions des ordinateurs.
L’auteur principal Romana Burgess, doctorante sur le CDT EPSRC Digital Well being and Treatment à l’École de génie électrique, électronique et mécanique de l’Université de Bristol, a expliqué : « Les humains éprouvent des émotions compliquées – les algorithmes nous disent que quelqu’un peut être 5% triste ou 10% heureux, par exemple.
« L’utilisation de méthodes informatiques pour détecter les expressions faciales à partir de données vidéo peut être très précise, lorsque les vidéos sont de haute qualité et représentent des conditions optimales – par exemple, lorsque les vidéos sont enregistrées dans des pièces bien éclairées, lorsque les members sont assis deal with à facial area. l’appareil photograph, et lorsque les lunettes ou les cheveux longs ne bloquent pas le visage.
« Nous avons été intrigués par leur functionality dans le décor chaotique et réel des maisons familiales.
« Le logiciel a détecté un visage dans environ 25% des vidéos prises dans des ailments réelles, ce qui reflète la difficulté d’évaluer les visages dans ce type d’interactions dynamiques. »
L’équipe a utilisé les données de l’étude sur la santé des enfants des années 90, également connue sous le nom d’étude longitudinale Avon sur les mother and father et les enfants (ALSPAC). Les moms and dads ont été invités à fréquenter une clinique de l’Université de Bristol lorsque leurs bébés avaient 6 mois.
À la clinique, dans le cadre de l’étude ERC MHINT Headcam, les parents ont reçu deux caméras frontales portables à emporter chez eux et à utiliser lors des interactions avec leurs bébés. Les dad and mom et les nourrissons portaient tous deux les caméras frontales pendant les interactions d’alimentation et de jeu.
Ils ont ensuite utilisé un logiciel de « codage facial automatisé » pour analyser informatiquement les expressions faciales des moms and dads dans les vidéos et ont demandé à des codeurs humains d’analyser les expressions faciales dans les mêmes vidéos.
L’équipe a quantifié la fréquence à laquelle le logiciel était capable de détecter le visage dans la vidéo et a évalué la fréquence à laquelle les humains et le logiciel s’accordaient sur les expressions faciales.
Enfin, ils ont utilisé l’apprentissage automatique pour prédire les jugements humains sur la foundation des décisions informatiques.
Romana a déclaré : « Le déploiement d’une analyse faciale automatisée dans l’environnement familial des mother and father pourrait changer la façon dont nous détectons les premiers signes de difficulties de l’humeur ou de santé mentale, tels que la dépression postnatale.
« Par exemple, nous pourrions nous attendre à ce que les mother and father souffrant de dépression montrent des expressions faciales as well as tristes et moins heureuses.
Le professeur Rebecca Pearson de l’Université métropolitaine de Manchester, co-auteur et chercheur principal du projet ERC, a expliqué : « Ces disorders pourraient être mieux includes grâce à des nuances subtiles dans les expressions faciales des mother and father, offrant ainsi des opportunités d’intervention précoce qui étaient autrefois inimaginables. essayez de « masquer » leur propre détresse et de paraître « bien » à ceux qui les entourent. Des combinaisons additionally subtiles peuvent être captées par le logiciel, y compris des expressions qui sont un mélange de tristesse et de joie ou qui changent rapidement.
L’équipe prévoit désormais d’explorer l’utilisation du codage facial automatisé dans l’environnement domestique comme outil pour comprendre les difficulties et les interactions de l’humeur et de la santé mentale. Cela contribuera à ouvrir la voie à une nouvelle ère de surveillance de la santé, en apportant la science innovante directement à la maison.
Romana a conclu : « Notre recherche a utilisé des caméras frontales portables pour capturer des émotions authentiques et non programmées dans les interactions quotidiennes guardian-enfant. Associées à l’utilisation de techniques informatiques de pointe, cela signifie que nous pouvons découvrir des détails cachés qui étaient auparavant inaccessibles à l’œil humain, changeant comment nous comprenons les émotions réelles des moms and dads lors des interactions avec leurs bébés.
Dans le prolongement du projet ERC, des données de caméra frontale sont désormais collectées chez les adolescents, avec l’intention d’utiliser les mêmes méthodes pour comprendre les émotions complexes des adolescents à la maison, voir l’étude pilote Teencam – Institut de santé des populations – Université de Liverpool.
Le professeur Nic Timpson, chercheur principal pour les enfants des années 90, a commenté : « Les familles de Bristol sont impliquées depuis des décennies dans d’importantes recherches en santé et ici, elles innovent dans de nouvelles façons d’étudier la santé mentale en utilisant ces photos réelles de caméra frontale. »
