让冷冰冰的机器读懂人的喜怒哀乐，Facethink想做应用级的表情识别

机器学习喜怒哀乐 Facethink 表情识别

小石头 · 石亚琼 | 2016-09-01 14:10

【数据猿导读】人的情感无处不在，但想要融入人类社会的机器却是冷冰的、没有感情的。这是横在人机交互领域最大的难题之一，而计算机的情绪识别被认为是解决这一难题的利器，相关的技术已经日趋成熟，走出实验室，进入欧美商业市场

人的情感无处不在，但想要融入人类社会的机器却是冷冰的、没有感情的。这是横在人机交互领域最大的难题之一，而计算机的情绪识别被认为是解决这一难题的利器，相关的技术已经日趋成熟，走出实验室，进入欧美商业市场。不过，因为专业人才缺乏，国内近期才刚刚开始商用。在做了近7年的情感计算研究后，杨松帆创办了FaceThink，想要专注于人类自发状态下的表情识别。

表情识别是常用的情绪识别的方法，一般都是建立在 Ekman 博士的研究基础之上，通过摄像头等传感器，捕捉用户的表情并识别特征。但识别的准确性和精度，既需要大量的表情素材作为机器训练的素材，又需要高质量的算法。

目前，亚洲人的表情素材数量有限。FaceThink团队在过去就从事过相关的研究，积累了这方面的素材。创始人杨松帆告诉36氪，FaceThink的亚洲人表情素材库达到了五百万量级左右，技术方面也针对亚洲人的脸部特征做了改进，准确率会相应的提高，即使未来欧美市场成熟技术进入中国，团队也能保持一定的优势。另一方面，人们现在已经能接受自己的面部数据被安全场景使用(银行开户，安检等)，同时越来越多的人不介意自己的面部信息被获取(如视频直播)。

算法层面，杨松帆表示已经研究情绪识别七年之久，其所在的科研团队与Affectiva、Emotient、Realeyes等知名公司背后的科研团队几乎同一时期开始人脸识别研究。2011年，他主持的科研成果曾在世界顶级的IEEE情感识别挑战赛中战胜了之前几个公司背后的技术团队，包括麻省理工学院，卡耐基梅隆大学，剑桥大学等，获得冠军。

将技术落地到产品层面，有时候并不是技术团队的特长。从2012年开始，杨松帆在著名的游戏公司暴雪娱乐担任数据科学家。杨松帆表示，期间数据挖掘、深度学习模型等开发经验，为FaceThink人类情绪分析引擎积累了丰富的实战经验。