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通过情感跟踪软件Affectiva吸引了大牌客户旨在情绪感知的互联网

发布时间:2019-06-19 19:50 来源:未知 编辑:admin

  情绪对个人来说可能是强大的。但它们也是内容创作者的强大工具,例如广告商,营销人员和电影制作人。通过跟踪人们对广告的负面或正面感受 - 通过传统调查和焦点小组 - 代理商可以调整和定制他们的内容,以更好地满足消费者。

  在过去的几年中,越来越多的公司开发情感识别技术 - 通过分析面部线索来衡量潜意识情绪 - 在这方面帮助了代理商。

  这些公司中最突出的是麻省理工学院分拆的Affectiva,其先进的情感跟踪软件Affdex基于多年的麻省理工学院媒体实验室研究。如今,这家创业公司正吸引着一些知名客户,包括凯洛格和联合利华。

  该创业公司拥有超过2000万美元的资金支持,已经积累了庞大的面部表情数据库,它还将目光投向了一个“情绪感知”的互联网,它可以读取用户的情绪来塑造内容。例如,这可能会导致更相关的在线广告,以及增强的游戏和在线学习体验。

  “广泛的目标是成为互联网的情感层,”Affectiva联合创始人Rana el Kaliouby说,他是麻省理工学院前博士后发明该技术的人。“我们相信,有机会坐在任何人机交互点或人与人之间的交互点,捕获数据,并用它来丰富用户体验。”

  在使用Affdex时,Affectiva招募参与者在他们的计算机网络摄像头,平板电脑和智能手机前观看广告。机器学习算法跟踪面部提示,突出显示在眼睛,眉毛和嘴巴上。例如,微笑意味着嘴唇的角落向上和向外卷曲,牙齿闪烁,眼睛周围的皮肤皱纹。

  Affdex然后推断观众的情绪 - 例如享受,惊讶,愤怒,厌恶或混乱 - 并将数据推送到云服务器,其中Affdex聚合来自所有面部视频(有时数百)的结果,它在仪表板上发布。

  但是,确定一个人“喜欢”或“不喜欢”广告需要进行高级分析。重要的是,该软件在广告的前三分之一中寻找“挂钩”观众,注意到增加的注意力和注意力,部分地通过减少烦躁和固定注视来发出信号。

  微笑可以表明,设计成幽默的商业广告确实很有趣。但如果一个假笑 - 微妙的,不对称的嘴唇卷曲,与微笑分开 - 在信息出现在屏幕上的那一刻,它可能表明怀疑或怀疑。

  皱眉可能表示混乱或认知超负荷。“有时这是设计上的:在解决问题之前,你希望人们感到困惑。但是,如果整个广告中仍然存在皱眉,并且最终没有得到解决,那就是一面红旗,“el Kaliouby说道。

  Affectiva一直与广告商合作,优化他们的营销内容几年。例如,在最近与火星进行的一项案例研究中,Affectiva发现客户的巧克力广告引起了最高的情感参与,而其食品广告的吸引力最少,有助于预测这些产品的短期销售。

  在该项研究中,来自美国和欧洲的约1,500名参与者观看了200多个广告来跟踪他们的情绪反应,这与不同产品线的销售量有关。这些结果与调查相结合,以提高预测销售量的准确性。

  “客户通常会采取这些回复并编辑广告,可能会缩短广告时间,也许可以改变品牌效果,”el Kaliouby说。“借助Affdex,您可以在一个又一个的基础上看到,谁真正参与了广告,哪些是有效的,哪些是有效的。”

  今年,该创业公司为移动应用设计师发布了一个开发工具包。仍然处于早期阶段,一些应用程序专为娱乐而设计,例如提交“自拍”以分析其情绪并通过社交媒体分享它们的人。

  还有一些人可以帮助自闭症儿童更好地互动,el Kaliouby说 - 比如让人们将情绪与面部线索相匹配的游戏。“这将专注于实用的培训,帮助这些孩子理解不同面部表情的含义以及如何表达自己,”她说。

  虽然有几家公司正在将类似的技术商业化,但Affectiva的不同寻常之处在于它“在学术界根深蒂固”,el Kaliouby说:多年的数据采集已经“训练”了算法非常敏锐。

  作为21世纪初剑桥大学的博士生,el Kaliouby开始开发面部编码软件。她的未来合作者和Affectiva联合创始人罗莎琳德皮卡德(她是情感计算领域的先驱 - 机器可以识别,解释,处理和模拟人类影响)的部分灵感得到了启发。

  那时候,el Kaliouby可以访问的数据包括从照片中收集的大约100个面部表情 - 而这100个表达都是相当典型的。“例如,为了表彰惊喜,我们有了这种惊人的惊喜表达。这意味着如果你向计算机展示一个有点惊讶或微妙震惊的人的表情,它就不会认出它,“el Kaliouby说。

  2006年,el Kaliouby来到媒体实验室与Picard合作,扩展了该技术的功能。他们一起迅速开始将面部编码技术应用于自闭症研究,并通过收集大量数据来训练算法。

  “来自传统的研究背景,媒体实验室完全不同,”el Kaliouby说。“你的原型,原型,原型和快速失败。这是非常有创业精神的。“

  他们的第一个原型是Google Glass型发明,带有可以读取面部表情并通过蓝牙耳机向佩戴者提供实时反馈的相机。例如,听觉提示会提供反馈,例如“此人感到无聊”或“此人感到困惑”。

  然而,受到越来越多行业关注的启发 - 以及媒体实验室主管弗兰克莫斯的大力推动 - 他们很快放弃了可穿戴原型,建立了基于云的软件版本,于2009年创立了Affectiva。

  麻省理工学院风险指导服务部门的一组约八名导师的早期支持帮助Affectiva团队与行业建立联系,并通过专注于价值主张而不是技术来塑造其发展方向。“我们学会了建立产品故事而不是技术故事 - 这是关键,”el Kaliouby说。

  到目前为止,Affectiva已经在70个不同的国家/地区积累了大约170万个面部表情的数据集,大约20亿个数据点,这是世界上最大的面部编码数据集,el Kaliouby说 - 培训其软件的算法从所有不同的脸型和肤色中辨别出表情。它还可以在所有类型的照明中跟踪正在移动的面部,并且可以避免跟踪屏幕上的任何其他移动。

  Affectiva的长期目标之一是引入“情绪感知”的互联网来改善用户的体验。想象一下互联网,就像走进一家有销售代表的大型商店,el Kaliouby说。

  “在商店里,销售人员正在实时阅读你的身体线索,评估是否接近你,以及如何接近你,”她说。“未来的网站和连接设备应该是这样的,非常注重情绪。”

  在未来的某个时候,这可能意味着根据用户反应调整难度和其他游戏变量的计算机游戏。但更直接的是,它可以用于在线学习。

  Affectiva已经开展了在线学习的试点工作,在那里它捕获了面部参与的数据,以预测学习成果。为此,该软件表明,例如,学生是否感到无聊,沮丧或专注 - 这对于预先录制的讲座特别有价值,el Kaliouby说。

  “为了能够实时捕捉这些数据,意味着教育工作者可以调整学习经验并改变内容,以便更好地吸引学生 - 比如说或多或少地困难 - 并改变反馈以最大限度地提高学习成果,”el Kaliouby说。“这是我们真正兴奋的一个应用程序。

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