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使用面部表情的时空深度学习方法改善疼痛分类
疼痛管理和严重性检测对于有效的治疗至关重要，但是传统的自我报告方法是主观的，并且可能不适合非语言个体（口语有限的人）。为了解决此限制，我们使用面部表情探索自动疼痛检测。我们的研究利用深度学习技术来通过分析来自疼痛情感面孔数据库（PEMF）的面部图像来改善疼痛评估。我们提出了两种新颖的方法1：（1）混合交通模型与长期短期记忆（LSTM）块相结合，以分析视频框架并预测疼痛的存在，以及（2）与LSTM集成的时空图形卷积网络（STGCN），与LSTM集成在一起，以从面部图像中为疼痛图像进行过程地标。我们的工作代表了PEMF数据集进行二进制疼痛分类的首次使用，并通过广泛的实验证明了这些模型的有效性。结果突出了结合空间和时间特征以增强疼痛检测的潜力，从而在客观疼痛评估方法中提供了有希望的进步。
人工智能中的情感识别：连接人类表情......
466114，印度 摘要 人工智能中的情感识别代表了人机交互的一项关键进步，弥合了计算能力和人类情感表达之间的差距。本文研究了情感识别技术的现状，包括面部表情分析、语音模式识别、生理信号处理和多模态方法。它分析了印度公众对情商和人工智能整合的态度，强调了对技术进步的乐观态度以及对隐私和道德影响的担忧。该研究探讨了医疗保健、教育、客户服务和人机交互中的各种应用，同时解决了文化多样性、数据隐私和系统可靠性方面的关键挑战。未来的方向强调需要具有情境感知和文化敏感性的系统，以平衡技术创新和道德考虑。 关键词：情感识别、人工智能、人机交互、情商、隐私和道德 1. 简介 解读人类情感是人工智能 (AI) 中最雄心勃勃的目标之一。人工智能中的情感识别弥合了复杂的人类情感表达世界和机器学习能力之间的差距。情绪会影响我们的决策、交流和行为，如果人工智能要真正与人类互动，就需要学习这些微妙之处。情绪识别被广泛认为是实现“更深层次”人机互动的载体，旨在打造更直观、更有同理心、反应更灵敏的机器。人工智能系统会使用人类的各种表情，如面部表情、肢体语言、声调和心率等生理信号 [1]。这些数据被输入机器学习算法，以发现它们推断出的情绪状态。有了这些好处，我们相信这项技术有望增强虚拟助手、个性化学习、支持客户服务，并实现情绪感知医疗保健系统。目前的形式表明了进步，但理解人类情绪一直是一个巨大的挑战。情绪的解读很复杂，因为生物、文化和社会力量塑造了它们 [2]。举个例子：微笑可能表示快乐或不适；声调可能会受到（例如）压力或讽刺的影响。但情绪是动态的，会随时间而变化，实时跟踪起来很复杂。除了对情绪识别人工智能的兴起提出质疑外，道德问题也随之出现。然而，这些技术收集敏感的情绪数据，这引发了隐私问题，可能会被错误地用于广告或类似用途或监控。其他问题包括：机器是否应该能够在没有被指示的情况下处理情绪？
通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
从语音驾驶动画机器人面部表情
摘要 - 动画机器人有望通过栩栩如生的面部表达来实现自然的人类机器人互动。然而，由于面部生物力学的复杂性和对响应式运动的综合需求，产生逼真的语音同步机器人表达式构成了重大挑战。本文介绍了一种新颖的，以皮肤为中心的方法，以从语音输入中驱动动画机器人面部表情。在其核心上，提出的方法采用线性混合皮肤（LB）作为统一表示，并在实施例设计和运动合成中指导创新。lbs通知致动拓扑，促进人类表达重新定位，并实现有效的语音驱动面部运动产生。这种方法证明了在单个NVIDIA RTX 4090上实时在4000 fps上实时在动画面上产生高度现实的面部表情的能力，从而显着提高了机器人在自然相互作用上复制细微的人类表达式的能力。为了促进该领域的进一步研究和开发，该代码已在以下网址公开提供：https：//github.com/library87/openroboexp。
压力检测：关键任务应用的压力检测框架：使用面部表情识别解决网络安全分析师问题
摘要 本文献综述旨在通过解决关键问题和回顾这些领域现有的研究和实验，综合和定义三个广泛的主题：网络安全、压力检测和不受管理的压力对工作绩效的影响。主要关注点是如何在工作时间内减轻或管理网络安全专家的压力。为了解决这个问题，这篇综述首先研究了技术进步及其影响。现在，技术无处不在，可以通过笔记本电脑、智能手机和智能手表获得。它延伸到智能电视、车辆和公共 Wi-Fi 热点，提供持续的物联网 (IoT) 访问。随着技术的发展，人们对了解人类情感如何与技术互动的兴趣也在增长。社交媒体、情绪分析、文本挖掘和电子商务推动的大数据的兴起进一步凸显了探索这些相互作用的必要性。讨论的关键问题包括人类情感和心理健康问题（如压力和焦虑）如何影响在高压环境中工作的个人。具体来说，这篇综述探讨了高压力水平对网络安全分析师绩效的影响。该项目旨在开发早期识别和检测系统，以便在他们的工作表现受到严重影响之前发出警报。
触觉表情符号：在社交媒体沟通期间，用手动和机器人触觉反馈传达社交情绪和意图
Touch为社会影响沟通提供了重要的非语言可能性。但大多数数字通信都缺乏交换情感触觉信息（触觉表情符号）的能力。此外，先前对触觉表情符号的研究还没有利用有关人类皮肤某些机械感受器的情感影响的知识，例如C型肌（CT）系统。在这里，我们检查了以最佳激活CT系统（定义为“触觉表情符号”）的速度中轻柔的手动抚摸是否可以在实验室模拟的社交媒体沟通过程中传达出更多的社交支持感觉和其他亲社会意图的感觉，而（1）与（1）在CT亚波特速度上相比，与（1）触摸相比，要么在ct sub-opoptimal velocimal Velocal veloctimal veloctimal veloctimal vivations（或2）标准（2）标准（2）。参与者（n = 36）与次级最佳速度或视觉表情符相比，CT最佳意图具有更大的社会意图。在第二次预先进行的研究（n = 52）中，我们调查了将视觉表情符和触觉表情符号结合在一起，这次是通过软机器人设备以CT最佳速度传递的，可以增强亲社会意图的感知并影响参与者的生理度量，例如，比较的电导率（例如，相对的电导率）。Visuotac-瓷砖表情符号总体上传达了更多的社会意图，而在焦虑的参与者中，对物理学措施比视觉情绪更大。结果表明，情感社交媒体沟通可以通过触觉表情符号有意义地增强。
使用面部表情的音乐推荐系统
音乐推荐系统在数字时代已获得了重要的重要性，为用户提供了基于诸如聆听历史，偏好和上下文数据等各种因素的个性化音乐选择。传统系统通常依靠明确的用户输入或过去的行为来暗示音乐，这可能并不总是与用户当前的情绪状态保持一致。此差距为通过合并实时情感检测而增强推荐系统的机会提供了机会。将音乐建议与用户情绪保持一致是一个复杂的挑战，因为情绪的主观性质以及实时准确检测和解释面部表情的技术复杂性。现有系统缺乏动态适应用户情绪状态的能力，通常会导致体验不足。这项研究的目的是开发一种音乐推荐系统，该系统使用面部表情推荐音乐。通过利用计算机视觉和情感分析技术，该系统旨在提供个性化和情感上的音乐推荐体验。本文使用面部表达式讨论了实时情感检测系统的开发和实施，以推荐音乐。它涵盖了用于情感检测的方法，系统体系结构，音乐推荐的集成以及对系统有效性的评估。
“上帝之眼——目击者呈现面部表情......
根据目击者的描述，通过绘制面部素描可以轻松识别罪犯并将其绳之以法，然而在这个现代化的世界里，传统的手绘素描方式在与现有数据库或实时数据库进行匹配和识别时并不那么有效和省时。过去曾提出过几种技术来转换手绘面部素描，并使用它们从警方数据库中自动识别和辨认嫌疑人，但这些技术无法提供所需的精确结果。甚至还引入了创建复合面部素描的应用程序，但这些应用程序也存在各种限制，例如面部特征工具包有限、创建的嫌疑人面部具有卡通画的感觉，这使得使用这些应用程序并获得所需的结果和效率变得更加困难。
“上帝之眼——目击者呈现面部表情......
根据目击者的描述，通过绘制面部素描可以轻松识别罪犯并将其绳之以法，然而在这个现代化的世界里，传统的手绘素描方式在与现有数据库或实时数据库进行匹配和识别时并不那么有效和省时。过去曾提出过几种技术来转换手绘面部素描，并使用它们自动识别和辨认警方数据库中的嫌疑人，但这些技术无法提供所需的精确结果。甚至还引入了创建复合面部素描的应用程序，但这些应用程序也存在各种限制，例如面部特征工具包有限、创建的嫌疑人面部具有卡通画的感觉，这使得使用这些应用程序并获得所需的结果和效率变得更加困难。
交叉任务多分支视觉变压器，用于面部表情和戴面膜分类
1美国卡内基梅隆大学2菲律宾大学3美国华盛顿大学4中，中国5个美国北亚利桑那大学 *美国北亚利桑那大学 * Zhu，Armando，Armando，电子邮件：armandoz@alumni.cmu.cmu.edu摘要：戴着面具的挑战，戴着面貌的挑战，在构成面貌的挑战时，曾经构成了攻击的范围，以掩盖面对面的攻击（fer）。在本文中，我们提出了一个统一的多分支视觉变压器，用于面部表达识别和戴面罩的分类任务。我们的方法提取了两项任务的共享功能，该功能使用获得多尺度特征表示的双分支体系结构。此外，我们提出了一个交叉任务融合阶段，该阶段可以使用单独的分支为每个任务处理令牌，同时使用交叉注意模块交换信息。我们提出的框架通过简单而有效的交叉任务融合阶段使用单独的网络来降低了整体复杂性。广泛的实验表明，我们所提出的模型在面部表情识别和面部掩码戴上分类任务方面的表现要好于或使用不同的最新方法。