Cómo detectar 'falsas' sonrisas con la tecnología

20160107-emotient-facial-expressions
photo_camera Emotient es una de las aplicaciones que aplican tecnología facial.

No siempre la cara es el espejo del alma, aunque la tecnología de interpretación de emociones mediante análisis facial ya permite detectar con éxito en tiempo real a quienes sonríen falsamente tras un rostro que parece contento.

No siempre la cara es el espejo del alma, aunque la tecnología de interpretación de emociones mediante análisis facial ya permite detectar con éxito en tiempo real a quienes sonríen falsamente tras un rostro que parece contento.

Éste es un sector con grandes funcionalidades en ámbitos como el político, el marketing o la publicidad, y los últimos movimientos empresariales con inversiones millonarias en este ámbito dan fe del interés a nivel mundial por esta prometedora tecnología.

Alegría, tristeza, sorpresa, incredulidad, odio o venganza son emociones que el sujeto puede ocultar forzando expresiones del rostro pero que la tecnología ya sabe desenmascarar, insisten los expertos.

Esto permite desentrañar automáticamente incógnitas como si un político es sincero cuando habla en público o si un anuncio publicitario realmente está calando en la gente.

Las grandes empresas tecnológicas han visto en esto todo un filón. A principios de año, se sabía del desembolso millonario de Apple por 'Emotient', una 'startup' que utiliza "inteligencia" artificial para interpretar emociones mediante análisis de microexpresiones faciales.

Anteriormente, la 'startup' IMRSV era adquirida por la empresa de software de reconocimiento facial Kairos, con sede en EEUU, mientras que la estadounidense Affectiva de analítica emocional lograba mantener su pujanza tras varias inyecciones presupuestarias millonarias.

También Microsoft está volcada en la investigación cognitiva de emociones con iniciativas tecnológicas como "Project Oxford", aún en fase de pruebas.

En España son muy escasas las compañías que se dedican a la interpretación de emociones a partir del análisis de imágenes.

La 'startup' Emotion Research LAB, con sede en Valencia, impulsada por la aceleradora Lanzadera, que apadrina Juan Roig, dueño de Mercadona, es una de esas pocas, y acaba de abrir una ronda de inversiones para ampliar su negocio.

Su consejera delegada, María Pocoví, ha destacado a Efefuturo el potencial de esta tecnología de reconocimiento de emociones a partir del análisis de microexpresiones faciales, que supone "un paso de gigante" en la comprensión de los sentimientos humanos en tiempo real por parte de las máquinas.

El sistema diseñado por su empresa funciona a partir de una "webcam" que graba la imagen de la cara cuyas microexpresiones se quieren identificar, y además incluye un sistema de visión artificial y un complejo algoritmo matemático para la interpretación de los datos.

La fiabilidad de la herramienta se sitúa en torno al 97 por ciento, y se está aplicando para temas de marketing, publicidad y para analizar el grado de veracidad de los mensajes que transmiten los políticos, ha añadido la experta.

Entre sus clientes se encuentran Deloitte, Sigma Dos, Unilever, Banamex o Volkswagen, y la empresa cuenta con una estructura comercial asentada en Latinoamérica.

Las aplicaciones futuras de este tipo de tecnologías son infinitas, ha añadido. De hecho, alguna empresa ya la ha probado para evaluar niveles de dolor de pacientes con ciertas patologías en función de las expresiones de sufrimiento en sus rostros.

La capacidad de identificar emociones por parte de las máquinas no se limita a ámbitos visuales sino que las empresas la están extendiendo a temas de voz.

De hecho, IBM está desarrollando sofisticados productos que tienen en cuenta el habla para saber cómo siente una persona.

En España, empresas como Telefónica investigan con "inteligencia artificial" para la identificación de sensaciones de los usuarios más allá del simple reconocimiento de sus palabras.

Su objetivo, entre otros, es dotarse de información más completa del usuario que contacta con sus centros de llamadas y conocer mejor sus opiniones; no sólo mediante el análisis de los contenidos de sus mensajes sino evaluando asimismo otros parámetros, como tono de voz, dicción y pausas.

Te puede interesar