语音情感识别和脸部情感识别相比,各有哪些优势?

语音情感识别和脸部情感识别相比,各有方便、技术成熟、直观、难以伪造的优势。语音识别技术的应用通常是在人机交互上，让机器通过是被和理解语音信号之后转化为相应的文本和命令然后进行执行。人脸识别网络技术使用通用的摄像机作为识别数据信息资源获取装置，以非接触的方式在识别研究对象未察觉的情况下完成识别发展过程。语音情感识别和脸部情感识别各具有以下优势：

1、语音情感识别优势。和脸部情感识别技术相比，语音识别技术的优势似乎更加明显，语音识别技术不会遗失和忘记数据，不用记忆，在应用的时候也比较方便。语音识别技术比较成熟，用户的接受度也很高，声音输入设备造价也很具有优势，在隐私问题上，语音识别技术也比较有保障，所以推广使用还是很有市场的。

2、脸部情感识别优势。人脸识别系统使用可以方便，人脸识别技术是以人脸图像为基础的，最直观的信息来源，便于人工确认和审核。人脸识别技术是独一无二的，与语音情感识别技术相比，人脸识别技术具有准确率高、难以伪造、误识别率和拒识率低的特点。

如果AI有了人类的情感，这个世界将会发生巨大的变化。

首先，AI将会更好地预测人类的行为模式，实现有效的识别、跟踪和操纵，从而创造出更加自动化、高效的社会结构和空间组织，尤其是智慧型服务机器人，这将极大地改变人们的生活和工作方式，为人们带来更多的便利。

此外，情感AI还可以用于医疗健康、老年照护、教育慰藉等，方面，通过个性化的情感支持，让人们更快乐和快活，增强他们的自尊和自信心。

最后，情感AI可以更加有力地参与社会团体的交流活动，通过以微笑、肢体语言和谈吐等与现实世界相结合的方式，融入各种社会和文化活动，努力实现人机融合，让AI担负起服务他人、参与社会治理的责任。

人脸识别的原理是大规模地采集人脸图像后，在海量的照片中提取图像特种，将其与数据库内人脸进行比对，从而确定身份，但也有其中的很多风险。

可以复制，有很多网络平台过度掠夺信息，人脸识别技术存在未经允许在公开场合被传播、被窃取用于分析个人的面部和生理特征、被PS软件伪造修改后进行造谣生事、人脸识别数据和时间以及位置结合又会暴露个人的行踪信息。

过度使用人脸识别可能会导致信息泄露，人脸识别数据可以通过图像识别和情感分析技术用来分析个人的情感信息这些涉及到个人隐私的问题，人脸信息的泄露会危害人身和财产安全。

只要拥有人脸信息，个人行踪轨迹和行为内容就可能一直被监控。其次，如果人脸识别被用于深度伪造，不仅可能侵犯肖像权、名誉权、知识产权等权利，还可能被用于诈骗等犯罪活动。

再次，人脸识别技术可能导致歧视，造成新的不平等。通过人脸识别出不同的种族、性别、身份等信息，个人可能受到不公平对待，算法歧视问题可能更严重。而且还有不稳定，脸部画上浓妆、过敏、受伤、整容都会导致脸部特征发生很大变化，影响人脸识别准确率甚至无法识别。

还有就是没有明确的法律来约束人脸识别，缺乏着法律的规范。应用人脸识别技术应遵循目的正当性原则。收集和处理人脸信息必须基于具体而明确的正当目的，企业不得出于非法牟利目的而滥用人脸识别技术，公共机构不得以宽泛的“维护公共利益”为由而强制收集和处理人脸信息。

在人脸信息的收集、存储、处理、使用等各环节应设置边界。即使合法收集的人脸信息也可能被滥用，所以要同时规范人脸信息的收集与处理行为。一旦目的完成，就应当及时删除销毁存储的人脸信息。完善人脸信息所有人的同意和撤销机制，尊重和保护个人隐私。

人脸识别技术的应用必须尊重和保护个人隐私，充分保障个人的知情权和选择权。在大数据时代，绝不能让“以隐私换取便利”成为常态，而应在有效保障隐私的前提下不断提高便利性。

现如今，人工智能越来越多地出现在我们的生活中，为我们带来便利的同时，它的发展也存在一定的争议，例如与隐私、法律、道德伦理的冲突。

针对可以“读懂”情绪的人工智能系统，心理学家给出了他们的一些看法，一起来看看吧！

Artificial Intelligence (AI) systems that panies claim can “read” facial expressions is based on outdated science and risks being unreliable and discriminatory

one of the world’s leading experts on the psychology of emotion has warned

一位研究情感心理学的世界顶尖专家警告称，某些公司声称可以“读懂”面部表情的人工智能技术是基于过时的科学，存在不可靠和具有歧视性的风险。

Lisa Feldman Barrett

professor of psychology at Northeastern University

said that such technologies appear to disregard a growing body of evidence undermining the notion that the basic facial expressions are universal across cultures As a result

such technologies--some of which are already being deployed in real-world settings--run the risk of being unreliable or discriminatory

she said

Northeastern大学的心理学教授丽莎·费尔德曼·巴雷特表示，此类技术似乎无视越来越多的证据，破坏了基本面部表情在整个文化中普遍存在的观念。她说，结果就是，这样的技术（其中一些已经在实际环境中部署了）存在着不可靠或歧视性的风险。

Amazon claims its own facial recognition system

Rekognition

can detect seven basic emotions--happiness

sadness

anger

surprise

disgust

calmness and confusion The EU is reported to be trialling sofare which purportedly can detect deception through an ysis of micro-expressions in an attempt to bolster border security

亚马逊声称其自己的面部识别系统Rekognition能够识别七种基本情绪--快乐、悲伤、愤怒、惊讶、厌恶、冷静和困惑。据报道，欧盟正在试用一种软件，据称这种软件可以通过分析微表情来发现欺骗行为，以加强边境安全。

“Based on the published scientific evidence

our judgment is that [these technologies] shouldn’t be rolled out and used to make consequential decisions about people’s lives

” said Feldman Barrett

Feldman Barrett说：“根据已发表的科学文献，我们的判断是，这些技术不应该推出并应用于人们生活中的重大决定。”

Speaking ahead of a talk at the American Association for the Advancement of Science’s annual meeting in Seattle

Feldman Barrett said the idea of universal facial expressions for happiness

sadness

fear

anger

surprise and disgust had gained traction in the 1960s after an American psychologist

Paul Ekman

conducted research in Papua New Guinea showing that members of an isolated tribe gave similar answers to Americans when asked to match photographs of people displaying facial expressions with different scenarios

such as “Bobby’s dog has died”

20世纪60年代，在美国心理学家 Paul Ekman 在西雅图举行的美国美国科学进步协会年度会议上发表演讲之前，Feldman Barrett的通用面部表情表达快乐、悲伤、恐惧、愤怒、惊讶和厌恶的想法得到了认可。根据Paul Ekman 在巴布亚新几内亚进行的研究表明，当被要求将人们表现出面部表情的照片与不同的场景（例如“鲍比的狗死了”）相匹配时，独居部落的人也给出了类似的答案。

However

a growing body of evidence has shown that beyond these basic stereotypes there is a huge range in how people express emotion

both across and within cultures

然而，越来越多的证据表明，在这些基本的刻板印象之外，不管是在跨文化中还是本文化中，人们表达情感的方式都有很大的差异。

In western cultures

for instance

people have been found to scowl only about 30% of the time when they’re angry

she said

meaning they move their faces in other ways about 70% of the time

例如，在西方文化中，人们发现当他们生气的时候只有30%的概率会皱眉，这意味着他们还有70% 的可能会以其他方式移动脸部。

“There is low reliability

” Feldman Barrett said “And people often scowl when they’re not angry That’s what we’d call low specificity People scowl when they’re concentrating really hard

when you tell a bad joke

when they have gas”

Feldman Barrett说：“所以这可靠性很低。人们不生气的时候也会皱眉头。这就是我们所说的低特异性。当人们集中注意力的时候，或听到一个糟糕的笑话的时候，又或是当他们放屁的时候，他们也会皱起眉头。”

The expression that is supposed to be universal for fear is the supposed stereotype for a threat or anger face in Malaysia

she said There are also wide variations within cultures in terms of how people express emotions

while context such as body language and who a person is talking to is critical

她说，在马来西亚，人们普遍认为恐惧是一种威胁或愤怒的表情。在人们表达情感的方式上，不同文化之间也存在着很大的差异，而肢体语言和与之交谈的人这样的背景环境是至关重要的。

多知道一点

刷脸解锁手机

刷脸解锁手机，已经是我们习以为常的操作了。这背后其实是一种非接触式的生物识别技术。第一次录入面容时，手机系统通过前置摄像头扫描获取用户的脸部数据，这些数据会被转换为系统可以识别的数字信号并存储在数据库中。

当用户需要解锁时，手机会通过摄像头捕捉到的脸部进行3D建模，其中的数据会和原已存储的数据进行覈对，即可获得二者相似值，如果相似度足够高，则实现解锁。