Haziran 2024 tarihli Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Cilt 12, Sayı 2'de yayınlanan "Derin Öğrenme Tabanlı Gerçek Zamanlı Vücut Hareketlerinden Duygu Analizi Modeli" başlıklı makalede yer alan bilgilere göre; araştırmacılar, insan vücudunun duruş ve hareketlerinden duygu durumunu tahmin edebilen bir yapay zekâ modeli geliştirdi.
Sessiz İletişimin Anahtarı Bedenimizde Saklı
İnsanlar çoğu zaman ne hissettiklerini dile getirmese de, bedenleri konuşmaya devam eder. Göz teması, el hareketleri, omuz pozisyonu gibi ipuçları; kişinin ruh hâli hakkında önemli bilgiler verir. Peki, bu sessiz dili bir makine de anlayabilir mi? Gazi Üniversitesi'nden Mustafa Yağcı ve Muhammed Erkam Aygül’ün yürüttüğü çığır açıcı çalışma, bu soruya “evet” yanıtını veriyor.
Vücut Duruşundan Duygu Analizi
Araştırmacılar, insan vücudunun duruş ve hareketlerinden duygu durumunu tahmin edebilen bir yapay zekâ modeli geliştirdi. Çalışma, derin öğrenme tabanlı algoritmaların, gerçek zamanlı video görüntüleri üzerinden kişinin ne hissettiğini oldukça yüksek doğruluk oranlarıyla çözümleyebildiğini ortaya koydu.
Bu sistem, kamera aracılığıyla elde edilen verileri analiz ederek bireyin: Mutlu, Üzgün, Kızgın, Korkmuş gibi temel duygusal durumlarını sınıflandırabiliyor.
Üstelik yüz tanıma gibi doğrudan biyometrik veri kullanmadan, sadece vücut pozisyonlarından yararlanılıyor. Bu da projeyi mahremiyet açısından çok daha avantajlı kılıyor.
Nasıl Çalışıyor? Teknolojik Altyapı nedir?
Sistem, Microsoft’un Azure Kinect kamerası gibi derinlik algılama sensörlerinden gelen 3 boyutlu iskelet verisini kullanıyor. Bu veriler, LSTM (Long Short-Term Memory) mimarisiyle geliştirilmiş bir derin öğrenme ağına besleniyor. Bu mimari özellikle zaman içindeki hareketleri takip etmede etkili olduğu için, duygu geçişleri gibi dinamik süreçleri algılamada avantaj sağlıyor.
Çalışma boyunca 6 farklı duygu kategorisi üzerinde eğitim yapılan model, %83’e varan doğruluk oranlarına ulaşmayı başardı.
Bu araştırma, özellikle şu alanlar için büyük potansiyel taşıyor:
Eğitim Teknolojileri: Öğrencilerin sıkıldığını, ilgisinin dağıldığını ya da heyecanlandığını anlayan akıllı sistemler geliştirilebilir.
Sağlık ve Psikoloji: Otizm spektrum bozukluğu gibi duygusal ifadenin sınırlı olduğu durumlarda terapötik destek sağlanabilir.
İnsan-Bilgisayar Etkileşimi: Robotlar ya da dijital asistanlar, kullanıcıların ruh hâline göre tepkilerini ayarlayabilir.
Güvenlik ve İzleme Sistemleri: Aşırı stres, korku veya saldırganlık gibi duygusal durumlar tespit edilerek olası tehditler önceden belirlenebilir.
Bilimsel Katkı: Yüz Tanımaya Alternatif Bir Yol
Yüz ifadelerinin gizlendiği veya algılanmasının zor olduğu senaryolarda, bu sistem kritik avantajlar sunuyor. Özellikle yüz maskesi kullanımının yaygın olduğu pandemi sonrası dünyada, alternatif yöntemlere duyulan ihtiyaç daha da arttı.
Beden Dili ile Etkileşim Çağı mı?
Araştırmacılar, ileride sistemin farklı kültürel arka planlardan gelen bireylerde de yüksek doğrulukla çalışabilmesi için veri çeşitliliğini artırmayı planlıyor. Ayrıca, sadece duygu değil; niyet, dikkat seviyesi ya da sosyal etkileşim yoğunluğu gibi daha karmaşık bilişsel durumların da modellenebileceği yeni projeler gündemde.
Beden Dili, Yapay Zekânın Yeni Lisanı Oluyor
Yağcı ve Aygül’ün çalışması, duyguların sadece mimiklerle değil, tüm vücutla ifade edildiğini gösteren bilimsel bir dönüm noktası. Gerçek zamanlı analiz yeteneği sayesinde bu teknoloji, insan-merkezli yapay zekâ uygulamalarında devrim yaratabilir.
Bedenimizle kurduğumuz sessiz iletişim, artık sadece insanlar arasında değil; insanlar ile makineler arasında da anlam kazanıyor.
Hangi bedensel davranış hangi anlama geliyor?
“Derin Öğrenme Tabanlı Gerçek Zamanlı Vücut Hareketlerinden Duygu Analizi Modeli” başlıklı makalede, belirli vücut duruşlarının hangi duyguları ifade ettiğine dair açık örnekler sunulmamaktadır. Ancak, çalışmada geliştirilen yapay zekâ modeli, insan vücut hareketlerini analiz ederek bireylerin duygusal durumlarını tahmin etmektedir. Bu model, iskelet tabanlı poz verilerini kullanarak duyguları sınıflandırmakta ve gerçek zamanlı analizlerde %94,5'e varan doğruluk oranlarına ulaşmaktadır.
Makale, vücut duruşları ile duygular arasındaki ilişkiyi detaylandırmasa da, bu alandaki genel literatür, belirli vücut pozisyonlarının belirli duygularla ilişkilendirilebileceğini öne sürmektedir.
Örneğin:
Mutluluk: Dik duruş, açık kollar ve yukarıya dönük baş pozisyonları.
Üzüntü: Omuzların düşmesi, başın öne eğilmesi ve kapalı vücut duruşları.
Korku: Geriye çekilme, ellerin yüzü koruma amacıyla kaldırılması.
Öfke: Gergin kaslar, yumruk yapılmış eller ve ileriye doğru eğilmiş beden.
Bu tür davranış-duygu eşleştirmeleri, genellikle psikoloji ve davranış bilimleri literatüründe yer almaktadır.
mistikalem.com
Yorumlar