2022年臉部辨識大未來 日常生活大翻轉

AI人工智慧日新月異，GPU晶片運算力突飛猛進，臉部辨識能力可以說是一日千里，其中最廣泛運用就是人臉辨識，最常可見人臉辨識就是Apple iphone或Google android手機解鎖，其他如門禁打卡、健身會員管制、補教業上下課點名、機場出入境、營造業人員進出管制、刷臉無卡提款、刷臉轉帳…等商業運用，這些都是針1:1比對正確與否。

隨著電腦運算力的增強，AI臉部辨識效能也會跟著加速，運用範圍就會更寬廣。運用在生活情境上，目前可見大致如下：

1. 疲勞駕駛提示系統：主要是辨識駕駛者的臉部表情、眼睛信號、頭部運動性等推斷駕駛員的疲勞狀態，目前這在許多新車發表，都有列入駕駛配備中。
2. 黑白名單搜尋：利用預先建立臉部模型，針對不特定大眾進行搜尋，可以用找出失蹤人口或是逃犯、嫌疑犯。
3. 虛擬人像：在網路世界裡，不管是基於個人隱私，還是有趣，目前網路上掀起「迪士尼」動畫人像風，開發者利用AI臉部辨識深度學習技術，將照片或自拍大頭照轉換為AI卡通照片、18世紀文藝復興復古照、A漫畫等效果。

臉部辨識未來想像一下，若有一天能跟機器人站在你面前，可以跟你對話交流，但機器人不知道你目前情緒狀況，那還如何做交流呢??因此，臉部情感辨識就會變得不可或缺，臉部情感辨識牽涉兩種技術，其一為電腦視覺（computer vision），精確辨識臉部表情，另一為機器深度學習演算法，分析和解讀這些臉部特徵的情感內容。 臉部情感辨識，目前Google、微軟、Amazon都稱其臉部辨識演算法，可以辨識四種到八種不等的臉部情緒表情，其中六種情緒辨識概念上，很大程度與加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）心理學家Paul Ekman主張相似，愉快、傷心、厭惡、恐懼、憤怒和意外等六種，這六種情感不論文化背景為何，都會以大致相同的方式展現，並可透過分析面部肌肉動作來偵測。

臉部情緒辨識，可以應用在零售業顧客體驗改善、廣告行銷即時調整內容、汽車內部所有人情緒狀態、人才招募之面試者情緒與抗壓性辨識，或用於教學上，協助老師從表情了解學生學習狀況等。 例如，實體零售業龍頭沃爾瑪開發臉部情緒辨識系統，在結帳處設置攝影機記錄顧客臉部表情與肢體動作，分析顧客在結帳時是否因等候過久等產生不滿，以及不滿程度。若檢測出高不滿情緒，即通知員工處理，緩和客戶情緒，提升購物體驗。

AI臉部情緒辨識業者Affectiva，就推出了專用於汽車的情緒辨識功能，聲稱可結合人臉和語言分析測度駕駛者的情緒，確保行車安全；也能辨識乘客的舒適度和睡意來調適車內環境如光線和暖氣，又或在辨識到乘客緊張或不適時，可改變汽車自動駕駛的風格。

台灣的強項是電子產業與偉大的健保體制，因此臉部情緒辨識若能與醫療領域結合開發，未來研究成果將可串接居家照護產業，進一步打造陪伴型電子商品或療癒性商品之開發及應用(ex:寵物機器人、老人專用陪伴機器人等)。 另外，目前醫院急診或公共空間的暴力事件頻傳，利用人臉及表情辨識系統，在急診室入口或醫院公共領域架設，可透過臉部表情辨識病患與家屬情緒狀況，除提醒醫護人員關懷病患，也可提醒保全人員注意異常情緒之病患或家屬，避免急診暴力事件的發生。