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很多分析人际关系的文章都会提到一点：我们很难真正理解他人的感情。要知道，面部表情并不是永远都能靠得住的：微笑可能掩饰了失意，而面无表情的人可能才是赢家。
为了深度挖掘人类情感的奥秘，MIT计算机科学与人工智能实验室打造了用无线信号监测情绪的EQ-Radio。在没有来自身体感应器和面部识别软件的辅助的情况下，EQ-Radio通过测量呼吸和心跳中的微小变化，判断一个人到底处于以下四种情绪中的哪一种：激动、开心、生气或者忧伤，正确率高达87%。MIT教授和该项目的负责人Dina Katabi预测，这个系统会被运用于娱乐、消费者行为和健康护理等方面：电影工作室和广告公司也可以用这个系统来测试观众实时的反应；而在智能家居的环境中，该系统可以通过捕捉与人的心情有关的信息，调节室内温度，或者建议你应该呼吸一些新鲜的空气。
“我们的研究成果显示，无线信号可以捕捉到一些肉眼不一定能察觉的人类行为。” Katabi说道，她就这个命题与他指导的博士Mingmin Zhao和 Fadel Adib一起写了篇论文。“我们相信，这个研究成果会为技术发展开创一条新路，并且可以帮助检测及诊断沮丧和焦躁的情绪。”Katabi真的说到做到了——在她的不懈努力下，她旗下的公司Emerald会运用到情绪检测技术，监测并预测老人是否会摔倒。
那么，它到底是如何运作的？
现有的情绪监控方法大多依赖于视听设备或者是安装在人身上的感应器，这两种技术都有缺点——面部表情是出了名的不靠谱，而安装在身上的感应器（比如胸带和心电监护仪）会造成各种不便，而且一旦它们的位置稍微移动，监测到的数据就不精确了。
EQ-Radio会发送能监测生理信息的无线信号，该信号最终会反馈给设备本身。其中的算法可以分析心跳之间的微小变化，从而判断人们的情绪。消极情绪会被判别为“忧伤”，而正面且高涨的情绪会被判别为“激动”。尽管这样的测量会因人而异，但其中还是有内在统一性。“通过了解人们处于不同的情绪状态下，他们的心跳会如何变化，我们就可以对他所处的情绪状态进行有效的判断。”Zhao说道。
在他们设计的实验中，参与实验者选择他们记忆中最能代表激动、开心、生气、忧伤以及毫无情感的一段视频或音乐。在掌握了这段时长两分钟的视频里的五种情绪设置后，EQ-Radio可以精确地通过一个人的行为判断他处于这四种情绪中的哪一种，正确率高达87%。与微软研发的基于视觉和面部表情的Emotion API相比，EQ-Radio在识别喜悦、忧伤和愤怒这三个情绪上精确度更高。同时，这两种系统在判断中性情绪时的精准度差不多，因为毫无情绪的脸总是更容易被识别。
目前，对MIT计算机科学与人工智能实验室而言，最艰巨的任务就是摆脱不相关的数据的干扰。比如，为了分析心率，他们要抑制呼吸可能带来的影响，因为呼吸时，人的肺部起伏比他心跳时的心脏起伏要大。
在不远的将来，捕捉心跳完整波形的算法可以被运用于无创检测和诊断设备中。“心脏瓣膜的开关发生于毫秒之间，而这个系统可以检测一个人的心是否漏跳一拍”，Adib说道，“这会让我们更好地了解心率不齐这种病症，并且寻求一些我们以前没有想到过的医学方面的应用。”
这个研究团队会在下个月的国际计算机械国际会议协会上展示他们的研究成果，就让我们拭目以待吧。
via Robohub
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