情緒識(shí)別，安檢的下一個(gè)風(fēng)口？

????????警用裝備網(wǎng)訊：?據(jù)媒體報(bào)到，英國(guó)火車站開始采用的亞馬遜Rekognition系統(tǒng)，使用亞馬遜AI攝像頭掃描乘客面部，預(yù)測(cè)年齡、性別和情緒，在發(fā)現(xiàn)異常時(shí)，及時(shí)通知工作人員采取措施。其實(shí)，對(duì)于業(yè)內(nèi)人士來說，將情緒識(shí)別技術(shù)運(yùn)用于安檢領(lǐng)域已經(jīng)不是新鮮事。

　　情緒識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于它能夠在不侵犯?jìng)€(gè)人隱私的前提下，提前發(fā)現(xiàn)并避免潛在的公共安全事件，適用于傳統(tǒng)安檢難以覆蓋的領(lǐng)域，有效提升了社會(huì)的“免疫力”。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，情緒識(shí)別技術(shù)已經(jīng)從單純的文本、語音和圖像等媒介進(jìn)行識(shí)別，逐漸拓展到多模態(tài)信息的融合識(shí)別?，F(xiàn)階段情緒識(shí)別的方式主要分為兩方面，一是通過人的面部表情、語音聲調(diào)、身體姿態(tài)等非生理信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，由于這些非生理信號(hào)可以通過偽裝等手段進(jìn)行人為控制，導(dǎo)致有時(shí)不能獲取到可以代表情緒的真實(shí)信號(hào)，從而無法準(zhǔn)確的識(shí)別出真實(shí)的情緒狀態(tài)。另一方面，可以利用腦電信號(hào)、眼動(dòng)數(shù)據(jù)、心電信號(hào)、肌電信號(hào)、皮膚電流反應(yīng)等生理信號(hào)進(jìn)行情緒識(shí)別。由于伴隨情緒所產(chǎn)生的生理信號(hào)是由人體的神經(jīng)系統(tǒng)和內(nèi)分泌系統(tǒng)自發(fā)產(chǎn)生的，不易受到人為因素的影響，所以生理信號(hào)能夠更準(zhǔn)確的反映人類的情緒狀態(tài)，基于生理信號(hào)的情緒識(shí)別能獲得更加客觀真實(shí)的結(jié)果，也更有利于實(shí)際應(yīng)用。

　　伴隨近幾年來，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、高速通訊技術(shù)和攝像頭技術(shù)智能化，為情緒識(shí)別監(jiān)測(cè)的規(guī)?；瘧?yīng)用提供了絕佳的軟硬件支持。但是發(fā)展十幾年來，情緒識(shí)別技術(shù)為什么沒有在我國(guó)安檢領(lǐng)域獲得大規(guī)模應(yīng)用呢？有專家認(rèn)為，情緒識(shí)別技術(shù)在國(guó)內(nèi)的應(yīng)用還面臨一些挑戰(zhàn)，包括高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的缺乏、算力成本問題、模型訓(xùn)練和布置所需的資源、情感計(jì)算的普適性問題，以及數(shù)據(jù)來源和模型可解釋性等在不同程度上制約了該技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用。

　　因此，盡管情緒識(shí)別技術(shù)在安檢中的應(yīng)用前景廣闊，但就目前來說，距離廣泛運(yùn)用還是有不小的距離。但是我們相信，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和社會(huì)需求的增長(zhǎng)，情緒識(shí)別技術(shù)將在公共安全領(lǐng)域扮演越來越重要的角色。

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