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Leyendo el rostro

Los sistemas de codificación facial
“Lo improbable asombra a todo el mundo, lo cotidiano solo al genio”
                                            Wagensbeg 
Los dibujos y fotografías de rostros de Darwin o las fotografías de Duchenne no están tan lejos de los algoritmos que consiguen que un ordenador reconozca expresiones en tiempo real, aunque hayan pasado 200 años y  los primeros nos parezcan muy antiguos y los últimos ciencia ficción. Entre ambos existe un contínuum de “asombro” que ha desencadenado la búsqueda de la comprensión de algo tan rotunda y afortunadamente cotidiano como son las emociones.

Las emociones forman parte de nuestro equipo de supervivencia filo y ontogenético y una de las razones de ello es que, como afirma Ekman (2003), “no son privadas”. Las emociones se ven, se notan, se escuchan… porque todo ello, es decir su manifestación o exteriorización, cumple una función adaptativa de carácter social.
La parte de nuestro cuerpo que mejor responde a esa necesidad demostrativa es el rostro. Por un lado porque es la zona de nuestro cuerpo que está expuesta con más frecuencia, pero además porque la cara cuenta con más de 30 pares de músculos capaces de producir entorno a  10.000 combinaciones diferentes de acciones musculares (Ekman 2003), tiene una gran representación cortical (observad los homúnculos de Penfield) y aglutina a los 5 sentidos . Todo ello explica que en el estudio de la expresión emocional haya sido una de las principales protagonistas.
 LOS “GENIOS” DE LA CODIFICACIÓN DE LA EXPRESIÓN FACIAL EMOCIONAL
Duchenne de Boulogne (1806-1875), pionero en el empleo de la electricidad como instrumento experimental para la estimación muscular, aplicó ésta a los músculos faciales fotografió los rostros y pidió a sus sujetos experimentales que relataran si se producía alguna emoción, no estableció un sistema de codificación, pero abrió una puerta.
Darwin ( 1809-1882) conocía estos estudios, y los desarrolló, pero además abrió nuevas líneas metodológicas: observación de animales filogenéticamene cercanos al ser humano, niños antes de aprender a expresar emociones, invidentes, obras de arte… Asentando con ello unas potentes bases sobre las que después se han ido desarrollando los sistemas contemporáneos de codificación de la expresión emocional facial.
Unos partiendo de una consideración categórica de las emociones (MAX, FAST, FACS, FACE) y otros de una dimensional (FACES), algunos basados en modelos teóricos (MAX, FAST) y los más, como resultados de procesos de investigación (FACS, FACE, FACES), pero todos con un mismo propósito: codificar la expresión facial de las emociones básicas.
En 1979, Izard presenta el Sistema de codificación de Máxima Discriminación del Movimiento (MAX), modelo teórico discreto y selectivo. Basándose en su propia teoría plantea la observación de determinados músculos faciales implicados en 7 emociones básicas: placer, sorpresa, tristeza, ira, asco, desprecio y miedo.  El problema fundamental es que no considera toda la musculatura facial sino aquella que su teoría marca como relevante.
También Ekman  y  Friesen habían partido en un primer momento de un modelo teórico, es decir desarrollado a partir de sus estudios y no de la observación, el FAST ( Técnica de clasificación del afecto facial )(Ekman, Friesen y Tomkins, 1971). Para posteriormente (1978) desarrollar el primer sistema experimental, el Sistema de Codificación de la Acción Facial (FACS), modelo experimental discreto,donde a partir del estudio de toda la musculatura facial se formula el concepto de  unidades de acción. 46 unidades que por su carácter micro pueden estar presentes en distintas manifestaciones emocionales y que permiten un análisis minucioso de cada expresión facial.
El FACS de Ekman y Friesen sigue siendo el más potente y una herramienta casi indispensable para la investigación en torno a la expresión facial, sea ésta dirigida  al diseño de video-juegos, de máquinas capaces de interaccionar con humanos,  de plantear campañas desde los presupuestos del neuromarketing o de desarrollar nuevos y aún más precisos sistemas de codificación. 
Así, por ejemplo, FACE (Facial Animations Composing Environment) (Wehrle, 1995/1999), es un modelo experimental discreto basado en las unidades de acción de Ekman y Friesen, pero en el que se introducen nuevas claves perceptuales:  movimientos, posición y fisionomía.
También el sistema de codificación de la acción facial emocional (EMFACS, Ekman y Friesen) (versión abreviada del FACS, donde solo se consideran aquellas unidades de acción que se asocian  a determinadas emociones) o la base de datos de la interpretación afectiva (FACSAID, Ekman y Friesen)  (proyecto que une a las expresiones faciales  descritas en términos de

puntuaciones FACS, con sus interpretaciones psicológicas) utilizan como elemento indispensable el FACS.

Así mismo se está utilizando el FACS para desarrollar software de reconocimiento de emociones, programas como Face Sense, Affdex, Afectiva o Face Reader (Monge, 2009) utilizan las técnicas de codificación desarrolladas por Ekman y Friesen. 
Por otra parte, los sistemas de codificación dimensional, es decir  aquellos sistemas que no  parten de considerar a las emociones sólo como unidades discretas (tal y como lo hace el FACS) sino además en dos dimensiones: intensidad y arousal ( por ejemplo el Sistema de Codificación de la Expresión Facial (FACES) Kring y Sloan, 1991) todavía precisan de mayor desarrollo pues adolecen de problemas metodológicos relacionados con los procedimientos de medición utilizados  (Gordillo,    ).
EL DESCODIFICADOR QUE DESCODIFIQUE, BUEN DESCODIFICADOR SERÁ…
O no. Sea cual sea el sistema de codificación que se utilice si la descodificación o reconocimiento de la expresión emocional la realiza un ser humano será casi inevitable que dicho reconocimiento no se vea “contaminado” por factores tan propios del ser humano como son las expectativas, las experiencias de aprendizaje o la influencia del contexto, por no entrar en el aún no validado “efecto de congruencia emocional”. ( Remito al lector interesado en este efecto a Gordillo, Arana, Mestas y Salvador, 2011)
Algunas investigaciones (ver por ejemplo DIA 2008 o Whitehill,2008) ya apuntan a que el candidato perfecto para realizar  una descodificación eficaz y no “contaminada” es una máquina.
 De alguna manera en todos los intentos de codificación y descodificación subyace  una vuelta de tuerca a la propia función adaptativa social de la expresión emocional: predecir el comportamiento del otro, y dado que, como dice Rafael López (2013), “la capacidad de “interpretar” a los demás es ventajosa para todo el mundo”, termino este artículo recordando con cierta inquietud al ordenador Hal de Kubrick.
RESEÑAS
  • Braidot,N. (2005). Neuromarketing. Madrid: Norte-Sur
  • Darwin, Ch. (1984). La expresión de las emociones en los animales y en el hombre. Madrid: Alianza 
  • DIA – Departamento de inteligencia artificial- (2008). http://www.tendencias21.net/La-maquina-supera-al-hombre-en-reconocimiento-facial_a4847.html 
  • Ekman, P. (2003). El rostro de las emociones. Barcelona: RBA
  • Gordillo,F., Arana,J., Mestas,L. Y Salvador, J. (2011) Modulación emocional en la valoración de la expresión facial. ¿Artefacto o realidad?. Edupsykhé, 10(2), 277-290
  • Gordillo, F. (2013). La expresión facial 1,2 y 3 (video conferencia). Curso de experto en comportamiento no verbal. 
  • López, R. (2012)  “Formación en reconocimiento de microexpresiones”. Disponible en web: http://clubenguajenoverbal.com
  • Monge, S. Los músculos faciales revelen nuestras emociones. Publicado el 21 de dic . En Neuromarca . Disponible en web: http://neuromarca.com/blog/reconocimiento-facial-emociones/
  • FACSAID http://face-and-emotion.com/dataface/facsaid/description.jsp
  • Wagensberg, J (2006). A más cómo, menos por qué. Barcelona: Metatemas
  • Whitehill,J., Bartlett,M. and Modelan,J. (2008)), Intelligent Tutoring Systems 2008.  from the Machine Perception Laboratory, University of California, San Diego.
  • Whitehill,J., Bartlett,M. and Modelan,J. (2008) Automatic Facial Expression Recognition for Intelligent Tutoring Systems, Workshop on Human Communicative Behavior Analysis. From the Machine Perception Laboratory, University of California, San Diego. 
  • Wikipedia

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