El análisis automático de la expresividad del ser humano
Uno de los principales escollos del análisis automático del comportamiento humano natural estriba en que la expresividad del rostro, el cuerpo y la vocalización es de carácter dinámico y no lineal, varía con el tiempo y depende del contexto. Bajo los auspicios de la Unión Europea, se puso en marcha el proyecto MAHNOB (Multimodal analysis of human nonverbal behaviour in real-world settings) para examinar estas complejidades y diseñar herramientas automatizadas de interpretación por medios artificiales del comportamiento interactivo humano en contextos naturales. El equipo contaba con expertos en procesamiento de señales y aprendizaje automático, pioneros en la investigación del comportamiento natural corporal y multimodal. Estos propusieron una serie de estrategias de partida para distinguir distintos tipos de conducta espontánea, tales como la discriminación automática de situaciones de acuerdo y de desacuerdo en función de indicios conductuales no verbales. Asimismo, el equipo propuso una estrategia de visión artificial y una serie de métodos de aprendizaje automático novedosos y nada convencionales, incluido el aprendizaje de subespacios a partir de la orientación del gradiente de la imagen. Por otra parte, amplió los campos aleatorios condicionales ordinales ocultos para permitir el reconocimiento simultáneo de la expresión facial y sus intensidades y poder así detectar diferencias en las configuraciones faciales subjetivas. Este proyecto contribuyó al análisis automatizado del comportamiento facial en varios sentidos, ya que aportó precisión y robustez a los métodos de detección y seguimiento de rostros y características faciales y optimizó los procesos de reconocimiento automático de movimientos musculares faciales, sus fases temporales y su intensidad. El consorcio creó cuatro bases de datos, presumiblemente las primeras de su género, de registros multimodales de comportamientos humanos espontáneos captados mientras los sujetos participaban en interacciones diádicas o visionaban material multimedia. MAHNOB ha optimizado los métodos audiovisuales espaciotemporales de análisis automatizado de patrones espontáneos de indicios conductuales humanos. Esta labor es importante en tanto en cuanto el análisis automático de las dinámicas conductuales permite estudiar e interpretar adecuadamente comportamientos complejos, como las emociones, el dolor y los estados depresivos.
Palabras clave
Conducta expresiva, comportamiento humano, MAHNOB, comportamiento no verbal, aprendizaje automático, análisis conductual
