Teknologi pengenalan emosi atau Emotion Recognition membuka jalan untuk pendekatan desain baru yang lebih kompleks daripada hanya membuat desain visual. Teknologi ini mencakup pemantauan dan analisis pola perilaku, pengukuran tindakan, dan pencatatan ekspresi wajah, intonasi suara, dan bahasa tubuh.
Memahami emosi manusia adalah bagian penting dari kehidupan manusia. Perempuan cenderung lebih baik daripada laki-laki dalam mendeteksi emosi, terutama rasa takut dan jijik. Orang dapat terhubung dengan orang lain dengan mempelajari emosi mereka dengan saksama. Pedagang, dewa, peramal, dan sejenisnya selalu ahli dalam memahami emosi.
Kadang-kadang, orang menyembunyikan emosinya dari orang lain, sehingga dalam beberapa kasus serius mereka bahkan harus menjalani tes deteksi kebohongan. Pelacakan aktivitas internet (komentar, suka, tag, rekomendasi, foto, dan video), konten jejaring sosial mereka, dan interaksi online dengan pengguna lain dapat membantu memahami kepribadian dan perilaku mereka.
Teknologi pengenalan emosi telah berkembang pesat dalam memahami perilaku dan emosi manusia secara detail dan pasti. Teknologi ini memungkinkan merekam berbagai reaksi, emosi, atau perasaan seseorang pada saat tertentu. Selanjutnya, teknologi ini mengubah cara kita merasakan emosi manusia dan, dalam waktu dekat, kita tidak hanya dapat membaca emosi seseorang tetapi juga dapat melihat ke masa depan dengan bantuan teknologi.
Teknologi pengenalan emosi juga membawa pendekatan desain baru yang lebih kompleks daripada hanya membuat desain visual. Hal ini melibatkan pemantauan dan analisis pola perilaku, pengukuran tindakan, dan pencatatan ekspresi wajah, intonasi suara, dan bahasa tubuh. Perangkat pintar dapat menilai makna di balik emosi tertentu
Pemanfaatan teknologi deteksi emosi dapat dimanfaatkan dalam berbagai sektor, mulai dari aplikasi pendidikan dan diagnostik hingga kendaraan otonom, robot personal, komputasi yang meresap, realitas virtual, permainan video, mainan interaktif, dan perangkat konsumen. Tulisan ini membahas kemajuan teknologi deteksi emosi yang berbasis elektronik.
Teknologi pengenalan emosi merupakan salah satu dari berbagai teknologi pengenalan wajah yang telah berkembang dan meningkat selama bertahun-tahun. Saat ini, software pengenal ekspresi wajah digunakan untuk memungkinkan program tertentu memeriksa dan memproses raut muka manusia. Dengan menggunakan teknologi gambar yang canggih, software ini berperan seperti otak manusia sehingga mampu mengenali emosi yang ada.
Hal ini dilakukan oleh AI atau "Kecerdasan Buatan" yang mendeteksi serta mempelajari raut muka yang berbeda, dan dikombinasikan dengan informasi tambahan yang diberikan kepada mereka. Teknologi ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti investigasi dan wawancara, serta memungkinkan pihak berwenang untuk mendeteksi emosi seseorang hanya dengan menggunakan teknologi.
Tiap tahun, teknologi deteksi emosi wajah semakin berkembang pesat. Penerapan kecerdasan buatan dalam proses deteksi dan pembelajaran ekspresi wajah bergantung pada sejumlah faktor untuk menentukan jenis emosi yang ditampilkan oleh individu tersebut. Faktor-faktor seperti lokasi alis dan mata, posisi mulut, serta perubahan ciri-ciri wajah yang berbeda. Sebuah studi yang dilakukan pada tahun 2012 mengenai pengenalan emosi merangkum algoritma sistem sebagai berikut:
Basis data ini memuat gambar-gambar yang dipakai untuk membandingkan dan mengidentifikasi variasi emosi. Gambar-gambar tersebut tersimpan dalam basis data. Setiap kali ada input yang dimasukkan ke sistem, sistem akan mencari gambar yang relevan dari basis datanya dengan membandingkan gambar yang tersimpan dan input untuk menghasilkan output.
Tahapan ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas input dan menghilangkan berbagai jenis noise yang mungkin ada pada gambar. Noise dapat berupa ketidaksempurnaan visual seperti bintik-bintik atau garis-garis halus yang tidak diinginkan. Setelah noise dihilangkan, gambar input akan mengalami perubahan ukuran. Umumnya, metode pemilihan mata digunakan untuk menentukan ukuran yang tepat. Metode ini melibatkan deteksi posisi mata pada gambar dan menghitung proporsi dan jarak antara mereka. Dengan menggunakan informasi ini, gambar akan diubah ukurannya untuk mencapai ukuran yang diinginkan atau sesuai dengan persyaratan selanjutnya. Dengan melewati tahap ini, gambar input akan menjadi lebih baik dengan peningkatan kualitas dan ukuran yang sesuai. Hal ini memungkinkan pengolahan dan analisis lebih lanjut dapat dilakukan dengan hasil yang lebih akurat dan optimal.
Pada tahap ini, sistem akan mencari perbedaan antara gambar input dengan gambar yang telah tersimpan sebelumnya, yang pada akhirnya akan mengarah pada tahap pengenalan emosi. Dalam konteks pengenalan emosi, tahap ini sangat penting untuk membandingkan gambar input dengan data referensi yang telah tersimpan sebelumnya. Sistem akan menganalisis perbedaan-perbedaan tersebut, seperti ekspresi wajah, gerakan, atau fitur lain yang menunjukkan ekspresi emosi. Dengan membandingkan gambar input dengan gambar referensi, sistem dapat mengenali dan mengklasifikasikan emosi yang mungkin terdapat dalam gambar input tersebut. Informasi ini dapat digunakan untuk memperoleh pemahaman tentang emosi yang ditunjukkan oleh subjek dalam gambar.
Tahap terakhir dari rangkaian prosedur ini adalah perbandingan dilakukan dan akhirnya hasil akhir diberikan sesuai dengan perbedaan yang terdeteksi.
Face Detection atau Deteksi Wajah adalah teknologi AI yang membantu mengenali wajah manusia pada gambar. Teknologi ini mengandalkan ekspresi wajah sebagai sumber informasi untuk mengidentifikasi bagian-bagian pada gambar atau video, seperti usia, jenis kelamin, dan emosi. Aplikasi teknologi ini dapat diterapkan pada berbagai bidang, seperti keamanan, biometrik, penegakan hukum, dan lain-lain, untuk kepentingan pelacakan dan pengawasan.
Program analisis wajah mengidentifikasi ciri-ciri wajah dengan menghitung jarak antara kedua mata, lebar hidung dan bibir, bentuk dagu, dan lainnya, kemudian mengubahnya menjadi data matematis dan menyimpannya sebagai 'template wajah'.
Facial Recognition atau Pengenalan Wajah merupakan teknik yang dipakai untuk memastikan identitas seseorang dengan memanfaatkan ciri-ciri wajah mereka, baik dalam bentuk foto, video ataupun secara langsung. Teknik ini juga berperan penting dalam proses verifikasi. Seperti yang telah diungkapkan, pengenalan wajah termasuk dalam kategori keamanan biometrik.
Software analitik emosi memeriksa ekspresi wajah individu. Software ini mencatat suasana hati, sikap, dan sifat emosional mereka dengan mengevaluasi informasi yang terkumpul dari komunikasi verbal dan nonverbal mereka. Analitik emosi memberikan informasi tentang perasaan dan alasan individu. Ini memberikan pemahaman yang mendalam dan kontekstual dengan wawasan berharga untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah.
Program aplikasi untuk mendeteksi emosi menjalani pelatihan untuk memastikan keakuratan dan kesesuaiannya. Memahami masukan dan keluaran sangat penting bagi algoritma. Oleh karena itu, algoritma harus mampu mengenali emosi manusia. Terdapat dua metode yang digunakan untuk mencapai hal tersebut:
Menurut metode ini, perasaan dapat dikategorikan ke dalam berbagai kelompok, dan terdapat kelompok perasaan yang terbatas. Beberapa perasaan yang termasuk di dalamnya adalah penghinaan, kesedihan, kejutan, rasa tidak suka, kemarahan, kebahagiaan, dan ketakutan.
Definisi emosi tidak dapat dipastikan secara spesifik dan terdapat dalam rentang tertentu menurut pendekatan ini. Keadaan emosional PAD memiliki tiga aspek, sedangkan model pengaruh Circumplex menggunakan dua aspek. Pilihan pendekatan memiliki beberapa akibat penting dalam membuat model Machine Learning. Saat memilih model kategori emosi manusia, pengklasifikasi mungkin dibuat dan teks serta gambar akan diberi label dengan emosi manusia seperti "senang", "sedih", dan sebagainya. Namun, jika model dimensi dipilih, hasilnya akan berupa skala geser.
Wawancara individu merupakan metode yang efektif dalam berkomunikasi dengan calon pelamar dan memahami apakah mereka sesuai dengan posisi yang tersedia atau tidak. Namun, terkadang tidak memungkinkan untuk menganalisis kepribadian pelamar dalam jangka waktu yang singkat. Selain itu, banyak kategori diskusi dan penilaian yang membuatnya semakin rumit. Inilah sebabnya mengapa teknologi deteksi emosi diperkenalkan.
Deteksi emosi memungkinkan untuk menilai dan mengukur emosi pelamar melalui ekspresi wajah mereka. Hal ini membantu pewawancara untuk memahami suasana hati dan sifat pelamar. Sumber daya manusia dapat menggunakan teknologi ini untuk mengembangkan strategi perekrutan dan merancang kebijakan untuk memastikan kinerja terbaik dari karyawan.
Penerapan teknologi deteksi emosi dapat membantu industri produk memahami emosi klien secara akurat saat mencoba suatu produk. Perusahaan dapat mengatur sesi pengujian produk, merekamnya dan menganalisisnya untuk mendeteksi serta mengevaluasi ekspresi wajah yang terlihat selama sesi tersebut. Dukungan kecerdasan buatan dalam pendeteksian emosi membuat metode ini menjadi yang paling efektif dalam menilai respons pengguna terhadap peluncuran produk terbaru.
Penggunaan teknologi deteksi emosi meningkatkan pengalaman pengguna di hampir semua sektor industri. Sebagai contoh, kita bisa melihat pada sektor ritel dan kesehatan. Dengan teknologi ini, para pengecer dapat meningkatkan penawaran mereka dengan menganalisis pola penjelajahan dan pembelian pelanggan. Sementara itu, para penyedia layanan kesehatan bisa memanfaatkan teknologi pengenalan wajah untuk merancang rencana perawatan yang lebih baik dan memberikan layanan yang lebih cepat.
Dengan mengambil keputusan tentang model atau data latihan yang akan digunakan bukanlah akhir dari segalanya, karena terdapat input yang berbeda yang bisa dimasukkan atau diberikan ke sistem untuk dianalisis. Berikut adalah bidang utama yang berkaitan dengan pengenalan emosi:
Rekaman visual merupakan satu set data utama dalam Komputasi Afektif yang tersedia, dan masih banyak penelitian yang sedang berlangsung untuk memahami cara pemanfaatannya dalam mengenali emosi. Sebagai contoh, perangkat lunak modern yang digunakan dalam bidang ini adalah kamera yang terdapat pada ponsel.
Serupa dengan video, ini adalah salah satu koleksi inti yang tersedia dalam pengenalan emosi. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa emosi yang teridentifikasi dalam gambar dapat digunakan untuk penandaan otomatis gambar dengan kategori emosional serta mengelompokkan urutan video ke dalam berbagai genre.
Umumnya, pidato diubah menjadi teks untuk tujuan analisis, namun pendekatan tersebut tidak cocok untuk pengenalan emosi. Para peneliti terus mengembangkan teknik baru guna memanfaatkan ucapan sebagai alternatif transkripsi teks dalam aplikasi pengenalan emosi.
Document Term Matrix atau DTM adalah format informasi yang sering dipakai untuk teks. Format ini berupa matriks yang mencatat frekuensi kata dalam dokumen. Meski begitu, metode ini tidak akurat untuk menentukan perasaan karena hanya menggunakan kata-kata secara individual. Penafsiran teks dilakukan berdasarkan intonasi, tanda baca, dan lain-lain. Semua faktor ini menjadi perhatian para peneliti dalam upaya mereka untuk mengembangkan format baru dalam analisis data teks.
Pengenalan perasaan dalam percakapan berfokus pada perolehan perasaan dari diskusi antara dua orang atau lebih. Kumpulan informasi di bawah ini umumnya berasal dari sampel gratis dari platform sosial media. Namun, masih terdapat banyak hambatan di bidang ini, seperti adanya sindiran dalam percakapan, perubahan perasaan pada lawan bicara, dan pembentukan konteks percakapan.
Saat ini, deteksi emosi dimanfaatkan untuk berbagai keperluan yang bahkan tak disadari oleh sebagian orang dalam keseharian. Beberapa bidang berikut menunjukkan manfaat dari deteksi emosi.
Emotion Recognition telah diadopsi oleh lembaga pendidikan dan organisasi lain sebagai upaya pencegahan tindakan kekerasan dan peningkatan keamanan lingkungan secara menyeluruh.
Terdapat sebuah perusahaan yang memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan (AI) yang dilengkapi dengan API pengenalan emosi sebagai asisten sumber daya manusia. Sistem ini berguna dalam menentukan kejujuran dan ketertarikan calon karyawan terhadap posisi yang tersedia dengan mengevaluasi intonasi, ekspresi wajah, kata kunci, dan menghasilkan laporan untuk dievaluasi secara akhir oleh perekrut manusia.
Saat ini, pusat layanan pelanggan telah dilengkapi dengan sistem terbaru yang menggunakan kamera dengan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis emosi pelanggan sebelum dan sesudah mereka memasuki pusat layanan. Tujuannya adalah untuk menilai kepuasan pelanggan terhadap layanan yang diterima. Jika skor kepuasan rendah, sistem akan memberikan rekomendasi kepada karyawan untuk meningkatkan kualitas layanan.
Terdapat sebuah proyek yang menggunakan perangkat kacamata pintar Google Glass dengan tujuan membantu anak autis dalam memahami perasaan orang-orang di sekitarnya. Ketika seorang anak berinteraksi dengan orang lain, petunjuk tentang emosi orang lain diberikan melalui representasi grafis dan suara.
Perusahaan juga memanfaatkan pengenalan emosi untuk mengevaluasi kinerja bisnis mereka berdasarkan tanggapan emosional dari khalayak. Apple juga memperkenalkan fitur terbaru di iPhone mereka yang memungkinkan emoji meniru ekspresi wajah individu, yang dikenal sebagai Animoji.
Permainan video diuji guna meraih respons dari pengguna untuk menilai keberhasilan perusahaan mencapai tujuan. Dalam tahap pengujian ini, pengenalan emosi digunakan untuk memahami perasaan pengguna secara langsung, dan tanggapan mereka dimasukkan dalam proses produksi akhir.
Saat ini, industri perawatan kesehatan pasti memanfaatkan teknologi pengenalan emosi wajah. Teknologi ini digunakan untuk mengetahui apakah seorang pasien membutuhkan obat atau untuk membantu dokter menentukan prioritas siapa yang harus dilihat terlebih dahulu.
Pemanfaatan pengenalan wajah sangat membantu fasilitas kesehatan dalam memberikan perawatan yang lebih baik bagi pasien. Layanan kesehatan dapat memanfaatkannya untuk mendeteksi emosi pada pasien dan mengidentifikasi penyakit genetik. Saat ini, perusahaan tengah mengembangkan aplikasi yang menggunakan teknologi ini untuk memastikan bahwa pasien minum obat sesuai dengan resep dokter.
Tidak hanya itu, robot perawat yang dilengkapi dengan teknologi pengenalan wajah dan deteksi emosi juga dapat membantu merawat pasien di rumah sakit maupun di rumah. Mengingat teknologi biometrik semakin berkembang, penggunaannya di sektor kesehatan dipastikan akan semakin meningkat.
Perusahaan penelitian pasar tradisional menggunakan metode lisan seperti survei untuk memahami permintaan dan kebutuhan pelanggan. Mereka mengasumsikan bahwa tanggapan pelanggan akan mencerminkan tindakan pembelian mereka di masa depan. Namun, situasi dapat berubah dan ini dapat mempengaruhi hasilnya. Selain itu, industri ini juga menggunakan metode perilaku yang memungkinkan pengguna untuk bertindak saat mencoba suatu produk. Metode ini lebih akurat daripada metode lisan.
Salah satu metode lain adalah metode perilaku di mana perusahaan merekam video dari pengguna yang berinteraksi dengan suatu produk. Mereka menganalisis video secara manual untuk melihat reaksi dan emosi pengguna. Metode ini sangat berguna, tetapi memakan waktu dan membosankan. Selain itu, ini meningkatkan biaya keseluruhan.
Dengan pengenalan wajah berbasis AI yang dapat mengenali emosi, perusahaan penelitian pasar dapat mengotomatiskan analisis video dan mendeteksi ekspresi wajah pengguna. Ini menghemat waktu, tenaga kerja, dan biaya. Pengenalan wajah membantu perusahaan penelitian pasar untuk mengukur efektivitas pengumpulan data mereka.
Serupa dengan teknologi yang sedang berkembang, pengenalan emosi juga memiliki kekurangan dan tantangan yang khas. Salah satu tantangannya adalah pengelompokan data yang diberi label oleh manusia, yang dapat dibaca dan diinterpretasikan dengan cara yang berbeda oleh orang yang berbeda. Selain itu, beberapa tanda visual seperti kerutan dahi dapat mengindikasikan emosi lain selain kemarahan, dan sinyal lain mungkin merupakan petunjuk halus dari kemarahan, meskipun tidak jelas.
Saat mendeteksi emosi pada orang dengan warna kulit yang berbeda, teknologi ini juga menghadapi masalah. Ada model yang cenderung mendeteksi lebih banyak kemarahan pada orang kulit hitam. Oleh karena itu, set pelatihan harus lebih beragam, dan para ahli telah melakukan segala upaya untuk memperbaikinya.
Sejumlah sektor, termasuk namun tidak terbatas pada bidang kedokteran, periklanan, robotika, realitas virtual, game, pendidikan, kondisi dan keselamatan kerja, otomotif, dan peralatan rumah tangga, akan mendapat manfaat besar dari penggunaan teknologi penginderaan emosi. Peranti cerdas terbaru dapat merekam respons emosional dan mengubahnya menjadi data dan fakta, yang dapat dianalisis untuk menghasilkan rekomendasi yang sesuai.
Saat ini, industri perawatan kesehatan dan otomotif sangat antusias dalam mengadopsi fitur penginderaan emosi. Produsen mobil tengah mengeksplorasi sistem deteksi emosi di dalam mobil untuk meningkatkan keselamatan di jalan raya dengan mengatasi rasa kantuk, iritasi, dan kecemasan pengemudi.
Dalam mengembangkan teknologi penginderaan emosi, pencapaian di bidang visi komputer membawa kemajuan dalam memahami emosi manusia, pengenalan ucapan, pembelajaran mendalam, serta teknologi terkait. Setiap tahun, teknologi sensor suasana hati baru terus bermunculan. Kendati sebagian besar penemuan penginderaan emosi didasarkan pada penggunaan perangkat pada tubuh atau perangkat lunak pengenal suara/wajah, upaya penelitian dan pengembangan semakin diarahkan pada teknologi penginderaan yang dapat mengukur emosi tanpa kontak.
Teknologi pengenalan emosi (emotion recognition) telah menjadi perhatian dalam dunia bisnis. Artikel ini menyimpulkan bahwa teknologi ini memiliki potensi besar dalam memahami dan merespons emosi pelanggan, meningkatkan pengalaman pengguna, dan menginformasikan pengambilan keputusan bisnis. Dengan teknologi ini, perusahaan dapat lebih sensitif terhadap kebutuhan dan preferensi pelanggan, membantu membangun hubungan yang lebih baik, dan mencapai keunggulan kompetitif dalam pasar yang semakin kompetitif dan berorientasi pengalaman pelanggan.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..