Más de 20 API de reconocimiento de emociones que lo dejarán impresionado y preocupado

 

Si las empresas pudieran sentir la emoción al usar la tecnología en todo momento, podrían capitalizarla para venderla al consumidor en el momento oportuno. ¿Suena como 1984? La verdad es que no está tan lejos de la realidad. La inteligencia emocional de las máquinas es una frontera floreciente que podría tener enormes consecuencias no solo en la publicidad, sino también en las nuevas empresas, la atención médica, los dispositivos portátiles, la educación y más.

Hay una gran cantidad de software accesible a API en línea que se asemeja a la capacidad humana para discernir gestos emotivos. Estas API impulsadas por algoritmos utilizan detección facial y análisis semántico para interpretar el estado de ánimo a partir de fotos, videos, texto y voz. Hoy exploramos más de 20 API y SDK de reconocimiento de emociones que se pueden usar en proyectos para interpretar el estado de ánimo de un usuario.

¿Cómo funcionan las API de reconocimiento de emociones?

La analítica emocional es una mezcla interesante de psicología y tecnología . Aunque podría decirse que son reduccionistas, muchas herramientas de detección de expresiones faciales agrupan las emociones humanas en 7 categorías principales: alegría, tristeza, ira, miedo, sorpresa, desprecio y disgusto. Con la detección de emociones faciales , los algoritmos detectan rostros dentro de una foto o video y detectan microexpresiones analizando la relación entre los puntos del rostro, basándose en bases de datos seleccionadas compiladas en entornos académicos.

Para detectar la emoción en la palabra escrita, el software de procesamiento de análisis de sentimientos puede analizar el texto para concluir si una declaración es generalmente positiva o negativa según las palabras clave y su índice de valencia. Por último, se han producido algoritmos sónicos que analizan el habla grabada tanto en términos de tono como de contenido de palabras.

Casos de uso para el reconocimiento de emociones

Sonríe, estás siendo observado. El mercado de la detección visual se está expandiendo enormemente. Recientemente se estimó que el mercado global de reconocimiento facial avanzado crecerá de $ 2.77 mil millones en 2015 a $ 6.19 mil millones en 2020 . El reconocimiento de emociones lleva la mera detección / reconocimiento facial un paso más allá, y sus casos de uso son casi infinitos.

Un caso de uso obvio es el de las pruebas grupales. La respuesta del usuario a los videojuegos, comerciales o productos se puede probar a mayor escala, con grandes datos acumulados automáticamente y, por lo tanto, de manera más eficiente. Bentley utilizó el reconocimiento de expresiones faciales en una campaña de marketing para sugerir tipos de modelos de automóviles basados ​​en respuestas emotivas a ciertos estímulos . También se ha sugerido la tecnología que revela sus sentimientos para detectar a los estudiantes con dificultades en el entorno del aula o ayudar a los autistas a interactuar mejor con los demás. Algunos casos de uso incluyen:

• Ayudando a medir mejor las calificaciones de televisión .
• Agregar otra capa de seguridad a la seguridad en centros comerciales, aeropuertos, estadios deportivos y otros lugares públicos para detectar intenciones maliciosas.
• Wearables que ayudan a los autistas a discernir las emociones
• Echa un vistazo a los mostradores, compras virtuales
• Creando nuevas experiencias de realidad virtual

API de detección facial que reconocen el estado de ánimo

Estas API de visión por computadora utilizan la detección facial, el seguimiento ocular y señales de posición facial específicas para determinar el estado de ánimo de un sujeto . Hay muchas API que escanean una imagen o un video para detectar rostros, pero estos hacen un esfuerzo adicional para devolver un estado emotivo . A menudo, esto es una combinación de peso asignado a 7 emociones básicas y valencia : el sentimiento general del sujeto.

1: emocional

Emotient es excelente para una campaña publicitaria que desea rastrear la atención, el compromiso y el sentimiento de los espectadores. La API web RESTful Emotient puede integrarse en aplicaciones o usarse para ayudar a impulsar las pruebas AB. Además de la API, hay un buen panel de análisis de cuentas. Vea una demostración aquí .

2: Affectiva

Con 3.289.274 rostros analizados hasta la fecha, Affectiva es otra solución para la detección de interacciones a gran escala. Ofrecen SDK y API para desarrolladores móviles y proporcionan buenos análisis visuales para realizar un seguimiento de las expresiones a lo largo del tiempo. Visite su demostración de prueba para graficar puntos de datos en respuesta a la visualización de varios anuncios.

3: EmoVu

Producidos por Eyeris, los productos de detección facial EmoVu incorporan aprendizaje automático y detección de microexpresiones que permiten a una agencia "medir con precisión el compromiso emocional y la efectividad de su contenido en su público objetivo". Con un SDK de escritorio, un SDK móvil y una API para un control detallado, EmoVu ofrece un amplio soporte de plataforma, que incluye muchas funciones de seguimiento, como la posición de la cabeza, la inclinación, el seguimiento ocular, el ojo abierto / cerrado y más. Ofrecen una demostración gratuita con creación de cuenta.

¿Busca API? Consulte Descubrimiento de API: 11 formas de encontrar API

4: Nviso

Nviso, con sede en Suiza, se especializa en análisis de video de emociones, utilizando tecnología de imágenes faciales en 3D para monitorear muchos puntos de datos faciales diferentes para producir probabilidades de 7 emociones principales. Aunque no se ofrece una demostración gratuita, Nviso afirma proporcionar una API de imágenes en tiempo real . Tienen una reputación, premiada por IBM por su computación más inteligente en 2013. Con su ambiente corporativo internacional, Nviso puede no ser la opción para un desarrollador que busca una capacidad de plug-in-play rápido con soporte inmediato.

5: Kairos

La API de análisis de emociones de Kairos es una startup más SaaS-y en el campo de la detección facial. Escalable y bajo demanda, les envías video y ellos envían coordenadas que detectan sonrisas, sorpresa, enojo, disgusto y somnolencia. Ofrecen una demostración gratuita (no se requiere configuración de cuenta) que analizará y graficará sus respuestas faciales a algunos anuncios comerciales.

El elegante Kairos podría ser uno de los favoritos de los desarrolladores. Parece recientemente respaldado por una comunidad en crecimiento, con documentación transparente para su API de reconocimiento facial , el SDK de Crowd Analytics y la API de informes . La  API de análisis de emociones se  puso en marcha recientemente.

6: Proyecto Oxford de Microsoft

Project Oxford de Microsoft es un catálogo de API de inteligencia artificial centrado en la visión por computadora, el habla y el análisis del lenguaje. Después de que la herramienta para adivinar la edad del proyecto se volvió viral el año pasado por sus "incongruencias", algunos pueden ser reacios a probar las capacidades de detección de emociones de Microsoft ( esta es la aplicación que pensaba que Keanu solo estaba triste por 0,01831 ).

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La API solo funciona con fotos. Detecta rostros y responde en JSON con porcentajes ridículamente específicos para cada rostro usando las 7 emociones centrales y Neutral. Truncar los decimales y esto sería una API muy simple y precisa, una herramienta muy útil dada la situación correcta. Sube una foto a la demostración gratuita en línea aquí para probar las capacidades de visión por computadora de Project Oxford.

7: Lector de caras de Noldus

Utilizada en el ámbito académico, la API Face Reader de Noldus se basa en el aprendizaje automático, aprovechando una base de datos de 10.000 imágenes de expresiones faciales. La API utiliza 500 puntos faciales clave para analizar 6 expresiones faciales básicas, así como neutrales y desprecio. Face Reader también detecta la dirección de la mirada y la orientación de la cabeza. Noldus parece tener una sólida cantidad de investigación que respalda su software.

8: Sightcorp

Sightcorp es otro proveedor de reconocimiento facial. Su SDK de Insight ofrece un amplio soporte de plataforma y rastrea cientos de puntos faciales, miradas y se ha utilizado en proyectos creativos , exhibiciones de museos y en TEDX Amsterdam . La API FACE de Sightcorp (todavía en beta) es un motor de análisis en la nube para la detección automatizada de expresiones emocionales.

9: Biometría del cielo

SkyBiometry es una herramienta de reconocimiento y detección de rostros basada en la nube que le permite detectar emociones en las fotos. Sube un archivo y SkyBiometry detecta rostros y detecta el estado de ánimo entre feliz, triste, enojado, sorprendido, disgustado, asustado y neutral, con una tasa porcentual para cada punto. Determina con precisión si una persona está sonriendo o no. Un beneficio de Skybiometry es que es un derivado de una empresa biométrica exitosa, por lo que el equipo ha existido por un tiempo. Consulte su demostración gratuita para ver cómo funciona y vea su extensa documentación API en línea .

10: Cara ++

Desde su centro de desarrolladores, el proceso de incorporación de Face ++ parece intuitivo. Face ++ es más una herramienta de reconocimiento facial que compara rostros con rostros almacenados, perfecto para etiquetar fotos con nombres en las redes sociales. Forma parte de nuestra lista porque determina si un sujeto está sonriendo o no. Face ++ tiene un amplio conjunto de SDK para desarrolladores en varios idiomas y una demostración en línea .

11: Imotions

Imotions es una plataforma de investigación biométrica que proporciona software y hardware para monitorear muchos tipos de señales corporales. Imotions se sincroniza con la tecnología de expresión facial de Emotient y agrega capas adicionales para detectar confusión y frustración. La API de Imotions puede monitorear transmisiones de video en vivo para extraer valencia, o puede agregar videos grabados previamente para analizar las emociones. El software Imotion ha sido utilizado por Harvard, Procter & Gamble, Yale, la Fuerza Aérea de EE. UU., E incluso se utilizó en un episodio de Mythbusters .

12: CrowdEmotion

CrowdEmotion ofrece una API que utiliza el reconocimiento facial para detectar la serie temporal de las seis emociones universales definidas por el psicólogo Paul Ekman (felicidad, sorpresa, ira, disgusto, miedo y tristeza). Su demostración en línea analizará los puntos faciales en video en tiempo real y responderá con visualizaciones detalladas. Ofrecen una caja de arena API, junto con un uso mensual gratuito para pruebas en vivo. Consulte los documentos de la API de CloudEmotion para obtener información específica.

13: FacioMetrics

Fundada en la Carnegie Mellon University (CMU), FacioMetrics es una empresa que proporciona SDK para incorporar el seguimiento de rostros, el seguimiento de posturas y miradas y el análisis de expresiones en aplicaciones. Su video de demostración describe algunos casos de uso creativos en escenarios de realidad virtual. El software se puede probar con la aplicación Intraface para iOS .

Findface

El  software Findface utiliza el algoritmo de reconocimiento facial NtechLab para reconocer 7 emociones básicas y 50 atributos complejos. Supuestamente tiene un grado de precisión del 94% al reconocer 7 emociones: alegría, sorpresa, tristeza, ira, disgusto, desprecio y miedo. Nota: Findface no ofrece una API web para el reconocimiento emotivo, sin embargo, proporciona un potente SDK .

Software de texto a emoción

Existen muchas API de análisis de sentimientos que proporcionan categorización o extracción de entidades, pero las API que se enumeran a continuación responden específicamente con un resumen emocional dado un cuerpo de texto sin formato. Algunas palabras clave para comprender aquí son el procesamiento del lenguaje natural , el uso de máquinas para detectar la interacción humana "natural" y el análisis lingüístico profundo , el examen de la estructura de la oración y las relaciones entre las palabras clave para derivar el sentimiento.

Puede usar estas API para hacer cosas como informar el análisis de participación en las redes sociales, agregar nuevas funciones a los mensajes de chat, realizar investigaciones de noticias específicas, detectar experiencias de clientes altamente negativas / positivas u optimizar la publicación con pruebas AB.

14: IBM Watson

Impulsado por la supercomputadora IBM Watson, The Tone Analyzer detecta tonos emocionales, propensiones sociales y estilos de escritura de cualquier longitud de texto sin formato. La API se puede bifurcar en GitHub . Ingrese su propia selección en la demostración para ver el percentil de tono, el recuento de palabras y una respuesta JSON. El IBM Watson desarrollador nube también poderes herramientas de computación cognitiva otro fresco.

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15: Receptiviti

Respaldada por décadas de investigación en psicología del lenguaje , la API Receptiviti Natural Language Personality Analytics utiliza un proceso de palabras objetivo y categorías emotivas para derivar la emoción y la personalidad de los textos. IBM Watson incluso utiliza su proceso de análisis de texto de consulta lingüística y recuento de palabras (LIWC). Con los puntos finales de la API REST y los SDK en los principales lenguajes de programación, Receptiviti parece potente y utilizable.

16: AlquimiaAPI

La API de Alchemy escanea grandes fragmentos de texto para determinar la relevancia de las palabras clave y sus connotaciones negativas / positivas asociadas para obtener un sentido de actitud u opinión. Puede ingresar una URL para recibir una calificación de sentimiento general positivo, mixto o negativo. Aunque se trata más de definir taxonomías y relevancia de las palabras clave, la herramienta ofrece una evaluación general del sentimiento para el documento. Consulte la demostración o los documentos de la API de análisis de opiniones .

17: Bitext

La API de análisis de texto de Bitext es otra herramienta de análisis lingüístico profundo. Se puede utilizar para analizar relaciones de palabras, oraciones, estructura y dependencias para extraer sesgos con su funcionalidad de "puntuación de sentimiento incorporada".

18: Patrulla del estado de ánimo

Alojado en el mercado de API de Mashape, Mood Patrol de Soul Hackers Labs es una API simple que extrae emociones del texto. Bueno para analizar pequeñas secciones de texto en busca de pistas y responder con adjetivos detallados que describen el tono emocional basado en las 8 emociones básicas de Plutchik . Visite la demostración de Soul Hackers o la documentación de la API .

19: Synesketch

Synesketch es básicamente el reproductor de ilustraciones de iTunes para la palabra escrita. Es una herramienta innovadora de código abierto que analiza el texto en busca de sentimientos y convierte el tono emocional en algunas visualizaciones asombrosas. Hable sobre la inteligencia emocional: “el código [Synesketch] siente las palabras”, representando dinámicamente el texto en patrones visuales animados para revelar la emoción subyacente. Ya se han creado algunas aplicaciones de terceros con este software de código abierto para reconocer y visualizar emociones de Tweets, discursos, poesías y más.

20: API de tono

La API de tono es una API SaaS rápidos construido para los vendedores para cuantificar la respuesta emocional a su contenido. La herramienta toma un cuerpo de texto y analiza la amplitud emocional, la intensidad y la comparación con otros textos. Parece ser un servicio genial para automatizar la investigación interna para optimizar la publicación de contenido inteligente.

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21: Repustate API

El proceso Repustate Sentiment Analysis se basa en la teoría lingüística y revisa las señales de lematización, polaridad, negaciones, parte del discurso y más para llegar a un sentimiento informado a partir de un documento de texto. Consulte la información sobre su API de análisis de texto .

Software Speech to Emotion

Por último, los humanos también interactúan con las máquinas a través del habla. Hay muchas API de reconocimiento de voz en el mercado, cuyos resultados podrían ser procesados ​​por otras API de análisis de sentimientos enumeradas anteriormente. Quizás es por eso que una API web fácil de consumir que reconoce instantáneamente la emoción de la voz grabada es rara. Los casos de uso de esta tecnología podrían ser:

• Supervisión de los centros de atención al cliente
• Proporcionar a los equipos de despacho inteligencia emocional automatizada

22: Buenas vibraciones

La API Good Vibrations detecta el estado de ánimo a partir de la voz grabada. La API y el SDK utilizan señales biológicas universales para realizar un análisis en tiempo real de la emoción del usuario para detectar el estrés, el placer o el desorden.

En realidad, no son API web, pero EMOSpeech es una aplicación de software empresarial que permite a los centros de llamadas analizar las emociones, y el software Audeering detecta la emoción, el tono y el género en la voz grabada.

23: Vokaturi

El software Vokaturi supuestamente puede "comprender la emoción en la voz de un hablante de la misma manera que un humano". Con Open Vokaturi SDK , los desarrolladores pueden integrar Vokaturi en sus aplicaciones. Dada una base de datos de grabaciones de voz, el software Vokaturi calculará el porcentaje de probabilidades de 5 estados emotivos: neutralidad, felicidad, tristeza, ira y miedo. Proporcionan ejemplos de código para trabajar en C y Python.

Conclusión: el futuro del reconocimiento de emociones

La inteligencia emocional de las máquinas aún está evolucionando, pero el futuro pronto podría ver anuncios dirigidos que respondan no solo a nuestro grupo demográfico (edad, género, me gusta, etc.) sino a nuestro estado emocional actual. Para la publicidad en el punto de venta, esta información podría aprovecharse para impulsar las ventas cuando las personas son más vulnerables emocionalmente, entrando en un territorio ético turbio. El reconocimiento emocional a través de la detección facial también es dudoso si el usuario no es consciente de su consentimiento para ser grabado visualmente. Por supuesto , existen legalidades de privacidad de datos que cualquier proveedor o consumidor de API debe conocer antes de la implementación.

Solo estamos en la punta del iceberg en lo que respecta a la interacción entre humanos y máquinas, pero las tecnologías de computación cognitiva como estas son pasos emocionantes hacia la creación de una verdadera inteligencia emocional de las máquinas.

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