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最近的研究表明，社交辅助机器人 (SAR) 可用于各种操作环境，在这些环境中，促进人机交互和建立融洽关系取决于引发积极感觉。不同的人以不同的方式表达和感受情绪，这一事实造成了巨大的偏见，即使借助人工智能技术，也很难识别和区分情绪。这是最大的挑战之一。使用客观指标而非主观指标（如生物信号）作为情绪特征鉴别器可以缩小这一差距。先前的研究调查了使用 EEG 测量对 HRI 中的情绪进行分类，方法是查看一系列分类方法，例如使用 MLP 模型和全局优化算法应用于支持向量机、随机森林、决策树、K 最近邻和深度神经网络等方法，应用于原始和派生信号特征（例如，效价、唤醒、PSD 等）。本文介绍了一种新方法，该方法采用 3D 卷积神经网络 (3D-CNN) 来处理从 EEG 获得的地形图。据我们所知，该方法尚未在该领域进行研究。所提出的模型实现了令人印象深刻的 99.2% 的分类准确率，成功区分了积极和消极情绪，并表明将 EEG 数据转换为图像可能是一种可行的解决方案，因为它允许使用更准确的分类模型。所提出的模型的结果与最佳的最先进的模型一致。
一种 3D-CNNs 方法对用户表情进行分类
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