一家名为Affectiva的创业公司由麻省理工学院（MIT）的媒体实验室发展而来，前段时间它为其情绪跟踪技术发布了一套软件开发工具包（SDK）。这家公司声称，如果你借助移动设备的摄像头来分析某人的面部表情，可以评估广告和品牌对该人的影响。
　　据Affectiva声称，就Affdex而言，处理这一块在设备端进行，而不是在远程服务器端进行，一些同类技术也是如此。这提高了开发出这种系统的可能性：能够实时感知情绪，并将感知结果馈送到另一个应用程序，因而借助该应用程序改变发生的情况。比如说，不断的情绪反馈有望改变游戏或互动故事的轨迹，这取决于用户对各个场景有怎样的感受。
　　Emotient的两位联合创始人贾维尔？莫维兰（Javier Movellan）和玛丽安？巴特利特（Marian Bartlett）开发出了一款谷歌眼镜应用程序，可以读取人类情绪，让佩戴者知道别人的感受。
　　另一家创业公司Emotient近日刚获得了另外600万美元的资金，旨在进一步研发其面部识别情绪感知技术，尤其是用于第三方软件开发的API。这家公司近日宣布开发出了一款面向谷歌眼镜的“glassware”应用程序，旨在可以进行现场“情绪分析”。如果你佩戴谷歌眼镜设备，它会解读你所关注的人的情绪，然后大体上告诉你别人有怎样的感受。该应用程序的第一批目标客户是餐馆员工、销售人员以及零售行业想知道顾客对产品或服务满意程度的其他人。
　　英特尔是Emotient的投资者，据称计划将Emotient的库引入到其RealSense SDK的下一个版本中。RealSense好比是微软的Kinect――旨在与电脑结合使用，内置到笔记本电脑中，以便能够对周围环境和用户进行实时3D扫描，用于游戏以及内容创作。
　　情绪分析只是应用之一
　　一位名叫奥登？奥伊加德的挪威计算机科学家开发出一款名为CLMtrackr的面部读取工具。为演示CLMtrackr的技术而开发的应用程序现在可以从网上免费获取，使用情绪跟踪示例，实时跟踪自己的情绪。
　　CLMtrackr的方法是读取面部表情，然后基于成千上万个之前的模式，解读这些表情。实际上，这项技术根据人面部上的70个特定点绘制了绿线，然后将那些线的相对方位与以前的例子进行比对。
　　CLMtrackr的主要卖点在于，实时识别面部上的点，而且精准度很高。这项技术已作为一个JavaScript库来发布，用于使面部模型与图像或视频中的面部相一致。
　　不只是面部读取
　　与此同时，意大利热那亚大学的研究人员们已设计出了一个系统，可使用微软Kinect摄像头了解你的感受。
　　该系统的工作方式是通过读取和解读身体语言。它用软件制作一张人物线条画，然后解读人物线条如何移动，移动的速度有多快或多慢。软件在读取身体语言时寻找人们的同样动作：比如说，头耷拉着，肩膀低垂，可能表明很伤心。
　　抛开能够读取情绪，然后利用情绪数据实现某个用途的工具不说，大多数这些项目的共同点就是，它们旨在通常可以扩展或内置到移动应用程序和移动设备中。这几大项目没有一个采用专有技术，而是将各自的工具作为开放系统来提供，供其他公司使用。
　　这其实让所有这些不同的情绪识别方法非常激动人心：系统可以整合到一大批移动应用程序和设备中，并结合起来以提高准确性或灵活性。
　　最初的目标似乎是在零售销售领域――弄清楚顾客有何感受。但是由于其他的应用程序开发人员在发挥创造力，我们有望看到情绪感知功能内置到用户界面中，比如说让应用程序在与用户互动时，变得更友好或“更灵巧”。
　　谁知道情绪识别功能接下来会出现在什么应用领域呢？