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5e7a4d98e3ec41d6f6e30b1e29a793da 由麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室開發的EQ-Radio技術,其概念為透過特殊裝置發出RF無線電波,並接收從周遭人體反射的訊號,在分析訊號之後就能推測人們是處於開心、難過還是生氣等等心情,而且在目前開發中的階段,準確度就高達87%。

無線電波瞭解你

跟據維基百科記載,無線電頻率(Radio Frequency,縮寫RF)指的是在3 kHz至300 GHz頻率範圍內的無線電波,諸如我們日常生活中經常使用的Wi-Fi無線網路,或是藍牙無線裝置,都歸屬於這個範圍內。

然而美國麻省理工學院的電腦科學與人工智慧實驗室(Massachusetts Institute of Technology, Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory),卻將無線電波應用在生理監控,並提出可以偵測周遭人們情緒的EQ-Radio技術。

在運作的過程中,EQ-Radio裝置會發出RF無線電波,當無線電波碰觸到周遭人們之後,就會產生反射,EQ-Radio裝置在接收這些反射的回波訊號後,就會使用特殊的演送法,從訊號中分析、擷取個人心跳的狀態,且心跳狀態的準確度可以跟安裝於身體上的心電圖(Electrocardiography,ECG)相題並論。

在取得受測者的心電圖數據後,接下來系統就會透過深度學習的協助,分析心率與情緒相關的特徵,如此一來就能推斷受測者當時的情緒狀況如何。

▲EQ-Radio是個透過分析無線電波回波訊號來判斷情緒的技術。(圖片來源:YouTube MITCSAIL頻道,下同)

▲系統會接收無線電波碰到人體反射的回波訊號。

▲並將呼吸與心跳分離成2組數據。

▲接著透過深度學習的協助,分析心率與情緒相關的特徵。

▲便能推斷受測者當時的情緒狀況,且準確度高達87%。

可應用於物聯網領域

然而這看似簡單的流程也蘊藏許多困難,例如在回波訊號中,受測者的呼吸與心跳數據會調變成單一數據,因此系統需要設法分離成2組數據。由於呼吸的節奏比心跳慢,因此在分離數據時,需要統計較常時間的資料(如30秒以上),以判讀每次呼吸與心跳。其次,因為EQ-Radio回波訊號對於心跳的反應不如心電圖明顯,而且心跳間隔(Interbeat Interval,IBI)的差異往往只有數毫秒之差,如何提升準確度也是一大挑戰。

開發團隊也提出了一些應用情境的舉例,例如電影廠商可以在影片播放時,透過EQ-Radio偵測觀眾的情緒反應,或是將EQ-Radio連接至家中的物聯網系統,讓燈光與音樂自動隨著心情變化。

更多EQ-Radio的相關資訊,可以參考電腦科學與人工智慧實驗室所發表的Emotion Recognition using Wireless Signals一文。

▲接受到的回波訊號,每個明顯周期代表1次呼吸,而信號中的「雜訊跳動」則代表心跳。(圖片來源:Emotion Recognition using Wireless Signals,下同)

▲回波訊號經演算法微分2次後,可以得到訊號的加速度(變化量),與心電圖數據相當接近。

▲電影廠商可以透過EQ-Radio分析觀眾在電影播放時的情緒變化。

▲若家中的物聯網系統有連接至照明與音響設備,就可以在EQ-Radio的協助下,讓燈光與音樂自動隨著心情變化。

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