El documento, publicado por investigadores de las universidades de Chapel Hill y Maryland en EEUU, explica cómo un grupo de investigadores analizó la forma de caminar de las personas para traducir sus estados de ánimo.
Para ello diseñaron un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar aspectos como la postura de los hombros, un método novedoso que consiguió alcanzar una precisión del 80,07% en experimentos preliminares.
Los investigadores se centraron en cuatro emociones: feliz, triste, enojado y neutral, por ser estas las que más se sostienen en el tiempo. El primer paso de los científicos fue extraer múltiples 'marchas' representativas de cada emoción de un amplio conjunto de vídeos y convertirlas en modelos 3D.
Para ello utilizaron un dataset con patrones de movimiento extraídos de vídeos de 24 personas en un campus universitario. En los vídeos las personas aparecen andando tanto en interior como en exteriores, lo que sirvió a los investigadores para entrenar una red neuronal con los movimientos detectados.
Además de la postura de hombros, los desarrolladores se basaron en elementos característicos como la distancia entre pasos consecutivos, la inclinación de la cabeza, la forma del área formada por el cuello y las manos, la velocidad de los pasos, la cantidad de movimiento de los miembros, entre otros.
Con anterioridad, ingenieros de la compañía china Watrix, demostraron que la información obtenida de la forma de andar puede combinarse con la forma del cuerpo para identificar a una persona, una alternativa al reconocimiento facial.
El reconocimiento automático de las emociones en una persona constituye un problema crítico para la robótica y el desarrollo de la industria de los videojuegos y el entretenimiento, aunque también podría ser provechoso para sistemas de seguridad y el comercio digital.
