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Riconoscimento delle emozioni, un esempio dal TED Women

Le tecniche di computer learning hanno permesso di concretizzare una serie di tecnologie che fino a non molti anni fa erano appannaggio della fantascienza. Uno dei campi in cui queste tecniche
hanno trovato particolare applicazione quello dell'analisi visiva, di immagini o in tempo reale, e del riconoscimento di oggetti, espressioni o emozioni. Proprio per quanto riguarda il riconoscimento delle emozioni gli esempi di tecnologia visti negli anni passati sono stati abbastanza semplici, con la capacit di rilevare un sorriso o una smorfia preoccupata. Le capacit di calcolo disponibili oggi, anche a livello mobile, permettono per di rilevare emozioni con un maggior livello di dettaglio. Un esempio dell'accuratezza raggiunta dalle tecnologie di rilevamento delle emozioni stato dato da Rana el Kaliouby, esperta di riconoscimento facciale e Chief Science Officer e cofondatrice di Affectiva, che ha mostrato in occasione del TED Women dello scorso mese un software capace di basarsi sull'analisi di otto differenti fattori per decidere se una persona si sta preoccupando, se prova disgusto, se coinvolta emotivamente e via discorrendo. I campi di applicazione di queste tecnologie sono ampi: un primo esempio potrebbe essere l'implementazione di un software in un dispositivo di realt aumentata che possa aiutare gli individui portatori di handicap alla vista a capire le emozioni e le reazioni di un interlocutore, venendo loro in soccorso a meglio sostenere una conversazione naturale. Un altro esempio quello dei sistemi di tutoring online, con un software che possa rilevare la reazione degli utenti ad una particolare domanda ed offrire valide informazioni agli autori del test. Le sperimentazioni e la ricerca effettuate con questo software hanno permesso di rilevare alcuni dati curiosi. Negli USA, per esempio, le donne sono del 40% pi inclini a sorridere rispetto agli uomini mentre in Francia la proporzione si riduce al 25%. Nel Regno Unito uomini e donne sorridono con la stessa frequenza. Secondo Rana el Kaliouby gli impieghi potenziali sono infiniti e gli sviluppatori sono incoraggati ad adottare sempre pi questo genere di tecnologie per creare applicazioni uniche.

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