ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੇ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਹਾਵ-ਭਾਵ, ਸਰੀਰ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਹਾਵ-ਭਾਵ ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਟੋਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਭਾਵਨਾ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ, ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।
AI-ਅਧਾਰਿਤ ਭਾਵਨਾ ਮਾਨਤਾ ਛੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਉਤੇਜਨਾ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਡਰ, ਗੁੱਸਾ, ਖੁਸ਼ੀ, ਉਦਾਸੀ, ਨਫ਼ਰਤ ਅਤੇ ਹੈਰਾਨੀ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹਾਵ-ਭਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ, ਨਿਰਪੱਖ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੀਪੁਆਇੰਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਗੁਜ਼ਰਿਆ ਹੈ। AI ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਸਾਇੰਸ ਨਿਦਾਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਪਨ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਾਵਨਾ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਜੋੜ ਨਾਲ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਕੁਝ ਰਾਜਾਂ ਵਿੱਚ ਨਸਲੀ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਤੇ ਧਾਰਮਿਕ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਭਾਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕੁਝ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਲੱਗ ਗਈਆਂ ਹਨ।
Shaip ਭਾਵਨਾ ਮਾਨਤਾ ਲਈ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
