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摘要 —与快乐、悲伤、恐惧、愤怒、厌恶和惊讶这六种基本情绪不同，用效价（正性 - 负性）和唤醒（强度）来建模和预测维度情感已被证明对于自然和现实世界设置更灵活、适用和有用。在本文中，我们旨在推断用户在不同难度级别（基线、简单、困难和压力条件）下从事多项工作类任务时用户的面部情感，包括（i）办公室环境，他们从事一项体力要求较低但需要更大精神压力的任务；（ii）流水线环境，需要使用精细运动技能；（iii）代表远程办公和电话会议的办公室环境。为了这个目标，我们首先设计了一项具有不同条件的研究，并收集了 12 个受试者的多模态数据。然后，我们用各种机器学习模型进行了几项实验，发现：（i）面部表情的显示和预测在非工作环境和工作环境中有所不同；（ii）使用在类似工作环境中捕获的数据集可以提高预测能力；（iii）片段级（光谱表示）信息对于改善面部表情预测至关重要。索引术语——情感状态、类似工作的任务、工作环境中的情绪
在类似工作环境中推断用户面部表情 | WorkingAge
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