面部表情反映了一个人的情绪状态。例如，将面部表情解释作为心理治疗或心理治疗研究的一部分，是描述一个人在特定时刻感受的有效方法。20 世纪 70 年代，心理学家 Paul Ekmann 开发了一种标准化编码系统，将快乐、厌恶或悲伤等基本情绪分配给图像或视频序列中的面部表情。
“艾克曼的系统非常广泛，代表了心理情绪研究的标准，”巴塞尔大学心理学系心理学家马丁·斯特潘博士说。
但是，作为研究项目或心理治疗的一部分，分析和解释记录的面部表情的过程非常耗时，这就是为什么精神病学专家经常使用不太可靠的间接方法，例如皮肤电导测量，这也可以作为情绪唤醒的衡量标准。
“我们想知道人工智能系统是否能够可靠地确定视频记录中患者的情绪状态，”Martin Steppan 说，他与 UPK 的名誉教授 Klaus Schmeck、Ronan Zimmermann 博士和 Lukas Fürer 博士一起开发了这项研究。研究人员在《精神病理学》杂志上发表了他们的发现。
任何面部表情都逃不过人工智能
研究人员使用免费提供的人工神经网络，该网络经过训练，可使用 30,000 多张面部照片检测六种基本情绪(快乐、惊讶、愤怒、厌恶、悲伤和恐惧)。然后，该人工智能系统分析了巴塞尔大学科学计算中心总共 23 名边缘人格病理患者的治疗视频数据。为了这项研究，高性能计算机必须处理超过 950 小时的视频记录。