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许多分析人际关系的文章都会提到，我们很难真正理解别人的感受。你知道，面部表情并不总是可靠的:微笑可以掩盖失望，面无表情的人可能是赢家。
为了深入挖掘人类情感的奥秘，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室发明了情商无线电来用无线信号监控情感。在没有身体传感器和面部识别软件的帮助下，eq-radio可以通过测量呼吸和心跳的细微变化来判断一个人处于以下四种情绪中的哪一种:兴奋、快乐、愤怒或悲伤，准确率为87%。麻省理工学院教授、该项目的负责人迪娜·卡塔比(Dina katabi)预测，这个系统将用于娱乐、消费者行为和医疗保健:电影制片厂和广告公司也可以使用这个系统来测试观众的实时反应；在智能家居环境中，系统可以通过捕捉与人们情绪相关的信息来调节室内温度，或者建议你呼吸一些新鲜的空空气。
“我们的研究结果表明，无线信号可以捕捉到一些肉眼不一定能检测到的人类行为。”Katabi说她与赵明敏和fadel adib一起写了一篇关于这个主题的论文。“我们相信，这项研究成果将为科技发展开辟一条新的道路，并有助于发现和诊断抑郁症和焦虑症。”Katabi真的做到了她所说的-通过她不懈的努力，她的公司翡翠将使用情绪检测技术来监控和预测老年人是否会跌倒。
那么，它是如何工作的呢？
大多数现有的情绪监测方法依赖于安装在人体上的视听设备或传感器，这两种方法都有缺点:众所周知，面部表情是不可靠的，而安装在人体上的传感器(如胸带和心电监护仪)会造成各种不便，一旦它们的位置稍微移动，监测到的数据就会不准确。
Eq-radio将发送能够监测生理信息的无线信号，这些信号最终将反馈给设备本身。该算法可以分析心跳之间的细微变化，判断人的情绪。消极情绪会被判断为“悲伤”，而积极情绪和情绪高涨会被判断为“兴奋”。虽然这种测量因人而异，但它们之间有内在的统一性。“通过了解人们处于不同情绪状态时心跳的变化，我们可以有效地判断他们的情绪状态。”赵说:
在他们设计的实验中，参与者选择了最能代表兴奋、快乐、愤怒、悲伤和记忆中没有情绪的视频或音乐。在掌握了这段两分钟视频中的五种情绪设置后，eq-radio可以通过一个人的行为准确地判断他处于四种情绪中的哪一种，准确率为87%。与微软开发的基于视觉和面部表情的情感api相比，eq-radio具有更高的识别快乐、悲伤和愤怒的准确率。同时，这两个系统判断中性情绪的准确性是相似的，因为没有情绪的脸总是更容易识别。
目前，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室最困难的任务是排除无关数据的干扰。例如，为了分析心率，他们应该抑制呼吸的可能影响，因为当呼吸时，一个人的肺比他的心脏跳动时波动更大。
在不久的将来，捕获完整心跳波形的算法可以应用于非侵入式检测和诊断设备。adib说:“心脏瓣膜的打开和关闭只需几毫秒，这个系统可以检测出一个人的心脏是否停止跳动。”“这将让我们更好地了解心律失常，并寻求一些我们以前从未想到的医学应用。”
这个研究小组将在下个月的国际计算机协会会议上展示他们的研究成果，所以让我们拭目以待。
viarobohub
