然人类在解读情绪方面具有优势但机器正在利用自己的优势取得进展例如的强大能力。例如有些系统可以聆听声音的变化并开始识别它们何时与压力或愤怒相关。他们还可以分析图像并捕捉人脸微表情的微妙之处甚至是那些可能被人忽视的表情。专业化专注于人工智能的程序员情感和道德人工智能情感人工智。

能有望带来更好的服务设备和

技术体验。然而与数字生活的许多其他方面一样有更广泛的考虑因素使人们有理由 飞机和发动机零件电子邮件列表 质疑这些技术的部署。对于接受白人面孔训练的机器来说识别非裔美国人脸上的情绪有时会很困难。公民研究人员政策制定者和行业应考虑以下道德方法种族性别或性别偏见私营部门存储敏感公民数据的能力每个国家不同的社会。

和文化背景该技术的使用

型公民流动性的限制教育健康这些只是使用此类技术可能出现的一些道德困境随着使用和进化可能还会出现更多困境。一些识别情绪的技巧以下技术用于尝试辨别人们的状态情绪和表情在线语言情感分析通过表情符号图像和视频来表达心情感受和情绪。面部表情编码这种方法的有效性存在很大争议但基本上它。

分析来自摄像机录制的视频文件视频帧序列或照片的面部以尝试确定推断情感。语音分析包括语速停顿的增加和减少以及说话人使用的语气等。眼球追踪测量眼球注视位置和运动。可穿戴设备检测皮肤反应肌肉活动心脏活动皮肤温度呼吸和大脑活动。手势和行为摄像头跟踪手脸和其他身体部位。虚拟现实让观看者能够理解并资 大容量铅 者感受用户正在。