结合Affectiva的情绪识别技术为机器人注入情感智能-华体会，hth，华体会官网的使用场景，下文将重点信息重新梳理成更易阅读的版本。一些表情的含义会因所在地区的有所不同而有所差异。

elKaliouby说道，需要评估有所不同性别、有所不同国家的人的面部表情被证明是构建「情感人工智能」的关键点。其系统首先将面部表情分类和同构到一些情绪状态中，如快乐、哀伤、紧绷、感兴趣或吃惊。随着时间的流逝，该公司的系统可自学辨识更加简单的情绪。

该创业公司期望未来能从非语言的线索中精确解析期望、启发和沮丧等表情。到目前为止，Affectiva早已累积了一个数据存储库，其中包括来自75个有所不同国家的425万段视频，能产生多达500亿个与情绪涉及的数据点。Affectiva是一家研发能够从数字视频捕捉的人们的面部表情中加载他们的情绪的「情绪辨识技术（emotionrecognitiontechnology）」的创业公司——取得了由FenoxVentureCapital领投的1400万美元D轮融资。

她说明说道，Affectiva用于计算机视觉和深度自学技术分析面部表情或网络上视觉要点中非语言的线索，而非视频中的语言或对话。据该公司的牵头创始人RanaelKaliouby回应，这家坐落于马萨诸塞州沃尔瑟姆的公司期望其技术能变为为任何交互式产品加添情感智能和同理心的实际方式，以及企业的组织提供客户、患者或选民的现实点子的最差方法。

该公司的技术一般来说通过非常简单的网络摄像头摄入数字图像——还包括聊天应用于、视频直播或录音视频中的视频，甚至GIF动图。当玩家可以掌控他们的情绪，维持耐心或平静下来，这款游戏的水平就更容易掌控和较少超现实。比如，Affectiva找到一种「礼节性微笑」并不是「快乐」或「不解」情绪的传达，而是东南亚国家和印度社会中一种普遍存在的表情。但这种礼节性微笑在美洲、非洲和欧洲却并不风行。

Affectiva的情感智能系统的早期使用者还包括独立国家视频游戏工作室和品牌，或联合利华、家乐氏、玛氏和CBS等大型企业的广告团队。FlyingMollusk工作室用于Affectiva的Affdex软件开发套件制作了一款心理惊悚片类的视频游戏Nevermind，当玩家感到恐惧或紧绷时，这款游戏不会显得更加有挑战性。

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