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「奇葩」電腦教授動用人臉識別技術,判斷學生聽課開不開心


四川大學教授魏驍勇通過視頻中學生們的面部表情變化,分析學生們的聽講程度。
四川大學教授魏驍勇通過視頻中學生們的面部表情變化,分析學生們聽課的專注程度。網上圖片

自2013年起,中國四川大學電腦科學系教授魏驍勇就熱衷於利用人臉識別(face recognition)技術,對自己課堂上的學生做記錄和「實驗」。當年,他開發的「刷臉神器」通過攝像頭和軟件來識別是否有學生缺席,被稱為「逃課剋星」;今年,他更進一步,利用人臉識別技術記錄學生在課堂上的面部表情變化,然後通過算法分析他們是否專注聽課、有無走神或感覺無聊、犯困等,藉此衡量上課效果。

上課效果好不好、怎麼講更好、更容易被理解和接受,可以說,看他們的『臉色』就知道。

魏驍勇

魏驍勇於2009年在香港城市大學電腦科學系獲得博士學位,隨後入職四川大學任教,還曾在美國加州大學柏克萊分校(UC Berkeley)從事博士後研究。他的研究方向包括多媒體檢索、數據挖掘、機器學習及相關領域。

2012年10月,魏驍勇因為一條在課堂上「徒手劈磚演示力量原理」的短片,而在網絡上走紅;2013年1月,他研發出「基於人臉識別的考勤系統」,再度成為網絡焦點;2013年6月,他又將自己研發的用於警方鑒別監控視頻中嫌疑人影像的軟件,升級成一款校園版「刷臉神器」,幫助學生檢索在路上偶遇的心儀對象。

魏驍勇最近的這款新發明被戲稱為「看臉色神器」,其正式名稱則叫做「基於深度學習的課堂行為分析模型」。他在教室的不同位置安裝攝像頭,全程拍攝課堂;進入分析階段,他的算法會自動將每個學生的表情定義為「高興」或「一般」兩種,並給每個學生臉部加一個黃色方框,標記為“happy”或“neutral”。魏驍勇表示,由於一個畫面中有多名學生,最終會根據他們「情緒」的平均值,來得出課堂上某個時刻的「整體心情狀況」。

魏驍勇說,自己這樣做的目的,是為統計學生對不同課堂內容的專注度,然後就可以據此改進日常教學內容和教學方法。他還計劃未來對表情做更細緻的分類,如「走神」、「想心事」、「想睡覺」等。他還希望能將這種技術運用在教育研究、心理學研究和其他社會科學領域的研究上——例如在廣告牌前安裝攝像頭,據此分析公眾反應來評價廣告效果。

不過魏驍勇並不是第一個做此類嘗試的人。早在2013年,美國紐約皇后區 SensorStar 實驗室的工程師就已經在做類似的實驗,他們通過攝像頭記錄每個學生的表情變化,並用算法分析。

但這項實驗當時招致不少關於隱私的批評,例如有人質疑被拍攝的學生是否知情及是否自願,以及研究短片除教師本人觀看外,是否會被其他人觀看,學生又是否願意等等。

聲音

我就是看看,同學們上課時的專注度,開不開心啊,有沒有開小差(注意力不集中)啊。要是有人睡覺,我好講小聲點啊。

魏驍勇

在魏驍勇的案例中,尚未清楚的是學生們是否知道自己的表情被收集,不過也沒有任何記錄顯示學生因上課表現不積極而受到懲罰。

Quartz 評論

人臉識別

人臉識別,特指利用分析比較人臉視覺特徵信息進行身份鑑別的計算機技術。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域,它屬於生物特徵識別技術,是對生物體(一般特指人)本身的生物特徵來區分生物體個體。生物特徵識別技術所研究的生物特徵包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網膜、聲音(語音)、體形、個人習慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字)等,相應的識別技術就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、視網膜識別、語音識別(用語音識別可以進行身份識別,也可以進行語音內容的識別,只有前者屬於生物特徵識別技術)、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。(資料來自維基百科)

來源:中國新聞網每日電訊報Quartz界面

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