¿Qué son las expresiones faciales y cómo funciona su análisis?
El análisis automático de las expresiones faciales viene motivado por el papel esencial que juega el rostro en nuestra vida emocional y social. La expresión facial es uno de los medios más convincentes y naturales que tenemos los seres humanos para comunicar nuestras emociones, intenciones, aclarar y enfatizar lo que decimos. Además, a diferencia de otros canales no-verbales, las expresiones faciales son transculturales y universales, no dependiendo de la edad y género del individuo.
En el marco de una entrevista o interrogatorio, el análisis de expresiones faciales puede proporcionar un soporte valiosísimo al observador. Éste puede valorar, por ejemplo, en qué momentos se producen en relación a la pregunta planteada: al escucharla, mientras procesa esa información; al contestar, tras haber dado la respuesta. Resulta también interesante para la detección de incongruencias emocionales, es decir, situaciones en las que el sujeto expresa verbalmente una emoción mostrando en el rostro otra muy distinta. Asimismo, la dirección de la mirada y orientación de la cabeza a lo largo del tiempo traducen el grado de atención del entrevistado, dando pistas sobre su interés, capacidades y ciertos rasgos de personalidad.
¿Cómo funciona el análisis de expresiones faciales?
El sistema analiza el rostro fotograma a fotograma, ya sea de un vídeo pregrabado o de una captura desde cámara en tiempo real.
- Comienza por detectar la presencia y localización de la cara dentro del fotograma.
- Seguidamente, extrae una serie de puntos característicos del rostro (por ejemplo, alrededor de los ojos, cejas, nariz y boca).
- Finalmente se extraen las emociones básicas, micro-expresiones y métricas comportamentales.
Los algoritmos de clasificación están basados en Deep Learning, una avanzada técnica de Inteligencia Artificial que emplea redes neuronales profundas. Estos algoritmos son capaces de extraer automáticamente la información más relevante del rostro, como patrones y texturas (por ejemplo, presencia de arrugas alrededor de los ojos, forma de la boca, etc.). Nuestro sistema ha sido entrenado con una extensa base de datos de millones de imágenes de sujetos de diferentes edades y géneros. Esto permite que BioObserver mantenga un comportamiento robusto y universal, con tasas de acierto muy elevadas.
LAS EMOCIONES BÁSICAS
El campo de la Psicología contempla que los seres humanos poseemos un número reducido de emociones básicas, a partir de las cuales se construye todo nuestro abanico afectivo. Estas emociones son innatas, y sus correspondientes expresiones faciales reconocidas universalmente.
Las 7 categorías de emociones básicas más utilizadas son las que propuso el psicólogo Paul Ekman: “alegría”, “tristeza”, “miedo”, “enfado”, “aversión”, “sorpresa” y “neutra”.
LAS MICRO-EXPRESIONES FACIALES
El rostro humano contiene más de 43 músculos. Las micro-expresiones faciales son el resultado de la activación de uno o varios de ellos. Se trata de gestos involuntarios, que duran una vigésima de segundo, y pueden revelar el estado anímico que queremos ocultar. Son reacciones que no pasan desapercibidas para un ojo bien entrenado, pero casi imperceptibles para observadores no expertos. El Facial Action Coding System (FACS) de Paul Ekman enumera todas las micro-expresiones o Action Units (AUs) que pueden darse en el rostro.
BioObserver permite al usuario definir una lista personalizada de eventos que se consideren de interés (por ejemplo, el inicio/final de una pregunta clave), y anotarlos en tiempo real en el vídeo. Dichas anotaciones pueden ser visualizadas y exportadas a fichero junto al resto de información extraída (micro-expresiones, emociones básicas, valencia/activación, orientación de mirada/cabeza). De este modo, la herramienta permite establecer relaciones entre eventos y comportamiento del individuo.
