“如果能够识别驾驶员的情绪，便可使驾驶变得更安全。”开发面部识别技术的美国初创企业Eyeris公司的CEO(首席执行官)Madar Alaoui如此说道。Alaoui在美国英伟达的GPU技术开发者会议“GPU Technology Conference(GTC) 2016”上发表演讲，公开了将“情绪识别”应用于汽车的想法。据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)介绍，美国的交通事故有80%是由驾驶员精神不集中及愤怒情绪所导致的。虽然业内一直在研究对驾驶员的视线及困倦等状态实施检测的技术，而“我们更着重于对愤怒等情绪的检测”(Alaoui)。　

　　比如，在检测到驾驶员的愤怒情绪后，“便可勒紧安全带，提高制动器的反应响应性，从而减轻事故的伤害”(Alaoui)。此外，还可通过方向盘振动及警告声，将情绪状态告知驾驶员。并且，为了平复心情，还可考虑自动调整车内照明及音乐。如果自动驾驶功能被配备到汽车上，“便可在情绪不稳定时，催促驾驶员切换为自动驾驶模式”(Alaoui)。Alaoui在演讲中做了对情绪实施判断的演示(见图)。可识别“Joy(喜)”、“Surprise(惊)”、“Disgust(厌)”、“Sadness(悲)”、“Fear(恐)”、“Anger(怒)”七种情绪。Eyeris在情绪识别技术的开发中使用了深度学习。使用以图像为对象的深度学习技术“卷积神经元网络(CNN)”，利用125万张图像的训练图像来学习。在训练图像中，除了情绪之外，还融入了人种(5种)、年龄层(4种)、性別(2种)、头部位置(13种)、摄影时的照明条件(10种)这些信息。