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评论文章 使用人工智能深度学习识别胎儿面部表情
胎儿面部表情是评估妊娠后半期大脑功能和发育的有用参数。先前的研究已经研究了使用四维超声对胎儿面部表情的主观评估。人工智能（AI）可以实现对胎儿面部表情的客观评估。胎儿面部表情的人工智能识别可能为“胎儿大脑的AI科学”等新的科学领域打开大门，使用AI的胎儿神经行为科学正处于新时代的曙光。通过AI对胎儿面部表情的识别，我们对胎儿神经行为和神经发育的认识将得到提高。人工智能可能是当前和未来胎儿面部表情研究的重要方式，并可能有助于评估胎儿的大脑功能。关键词：人工智能，深度学习，面部识别，胎儿，机器学习，超声检查。唐纳德妇产科超声杂志 (2021)：10.5005/jp-journals-10009-1710
研究论文基于双向LSTM和注意力机制的表情脑电多模态情绪识别方法
由于人类情绪的复杂性，不同的情绪特征之间存在一定的相似性，现有的情绪识别方法存在特征提取困难、准确率不高的问题，为此提出一种基于双向长短期记忆和注意机制的表情脑电多模态情绪识别方法。首先基于双线性卷积网络（BCN）提取面部表情特征，将脑电信号变换为三组频带图像序列，利用BCN对图像特征进行融合，得到表情脑电多模态情绪特征。然后通过带有注意机制的长短期记忆在时序建模过程中提取重要数据，有效避免采样方法的随机性或盲目性。最后，设计一种具有三层双向长短期记忆结构的特征融合网络，将表情与脑电特征进行融合，有助于提高情绪识别的准确率。在MAHNOB-HCI和DEAP数据集上，基于MATLAB仿真平台对所提方法进行测试。实验结果表明,注意机制可以增强图像的视觉效果;且与其他方法相比,所提方法可以更有效地从表情和脑电信号中提取情感特征,情绪识别的准确率更高。
如何利用过去的情绪记忆来诱导和识别面部表情：一种多模态神经科学算法
情绪表达的产生和识别在个人生活中起着决定性和核心的作用。对情绪的考虑和研究因此尤为重要，因为它使我们能够理解个人的情绪体验和共情机制，为脑机接口 (BCI) 提供驱动知识，通过将情绪模式应用到人工智能工具和计算机中，以及深入了解精神病理学 (Balconi et al., 2015a)。本文旨在研究与个体面部表情产生和识别相关的神经生理相关性和特征，考虑由基于自传体记忆的内部线索引起的情绪反应，称为“自我诱导的记忆”。事实上，正如 Adolphs (2002) 所报告的，人类大脑通过不同大脑区域之间的信息连接来最有效地表示情绪数据，这些大脑区域允许陈述和识别来自不同刺激（如视觉或听觉）的情绪表达。人类大脑代表着将面部、声音和动作表情与个人过去经历联系起来的情感数据。此外，使用不同的神经科学技术，如正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑磁图 (MEG)，可以观察到特定大脑区域在不同情绪表达中的参与情况，提供情绪大脑激活图 (Balconi 和 Lucchiari，2007 年；Balconi 和 Pozzoli，2007 年；Deak，2011 年；Kassam 等人，2013 年)。具体而言，神经影像学测量被用作情感计算技术的输入 (Frantzidis 等人，2010 年)。不同的研究假设存在离散的情绪，如快乐、恐惧、愤怒、悲伤，其他情绪状态将从中衍生 (Ekman，1999 年)。离散情绪理论受到了情感循环模型 ( Russell, 1980 ) 的批评，该模型基于两个维度描述和标记情绪：效价和唤醒度。人类大脑整合多模态信息，产生不同听觉和视觉刺激的综合表征 ( Balconi and Carrera, 2011 ; Barros and Wermter, 2016 )。
恐惧和悲伤的面部表情对大脑扩展面部处理系统中有效连接的差异调节
情绪面部表情的处理依赖于大脑区域分布式网络信息的整合。尽管人们已经研究过不同的情绪表情如何改变这个网络内的功能关系，但是关于哪些区域驱动这些相互作用的研究仍然有限。这项研究调查了在处理悲伤和恐惧面部表情时的有效连接，以更好地理解这些刺激如何差异性地调节情绪面部处理回路。98 名年龄在 15 至 25 岁之间的健康人类青少年和年轻人接受了内隐情绪面部处理 fMRI 任务。使用动态因果模型 (DCM)，我们检查了与面部处理有关的五个大脑区域。这些区域仅限于右半球，包括枕叶和梭状回面部区域、杏仁核、背外侧前额叶皮质 (dlPFC) 和腹内侧前额叶皮质 (vmPFC)。处理悲伤和恐惧的面部表情与杏仁核与 dlPFC 之间的正向连接增强相关。只有处理恐惧的面部表情与 vmPFC 与杏仁核之间的负向连接增强相关。与处理悲伤的面孔相比，处理恐惧的面孔与杏仁核与 dlPFC 之间的连接显著增强相关。处理这些表情与 vmPFC 与杏仁核之间的连接之间没有发现差异。总体而言，我们的研究结果表明，杏仁核和 dlPFC 之间的连接似乎对这些表情之间的不同维度特征做出了反应，这些特征可能与唤醒有关。需要进一步研究来检验这种关系是否也适用于正价情绪。
通过恐惧和悲伤的面部表情
13。致谢：29作者感谢Katerina Stephanou，Lisa Incerti和Rebecca Kerestes对30个数据收集的贡献，以及来自Sunshine Hospital Medical Imaging Department 31（墨尔本西部健康）的员工。32 33 14。利益冲突：34作者报告没有利益冲突35 36 15。资金来源：37这项工作得到了澳大利亚国家健康与医学研究委员会的支持38（NHMRC）项目赠款（1064643）。AJJ得到了澳大利亚政府39研究培训计划奖学金的支持。bjh得到了NHMRC职业40发展奖学金（1124472）的支持。CGD得到了NHMRC职业41发展奖学金（1061757）的支持。42
随时随地的情绪：使用面部表情进行实时移动情绪评估
利用情绪进行用户界面评估成为人机交互中越来越重要的研究目标。情绪通常通过无法实时收集信息的调查来评估。在我们的工作中，我们建议使用智能手机进行移动情绪评估。我们使用智能手机前置摄像头作为基于面部表情的情绪检测工具。此类信息可用于反映情绪状态或提供情绪感知的用户界面自适应。我们在为期两周的实地研究中收集了面部表情以及应用程序使用数据，该研究包括一周的训练阶段和一周的测试阶段。我们构建并评估了一个依赖于人的分类器，与仅对面部表情进行分类相比，平均分类提高了 33%。此外，我们将估计的情绪与并发的应用程序使用情况相关联，以深入了解情绪的变化。我们的工作补充了对随时探测情绪的可行性以及未来情绪感知应用程序的潜在用例的讨论。
cfg-google-document-october-30.pdf - 希拉里表情包
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人类面部表情情绪感知模型：研究概况与展望
在认知科学和神经科学中，有两种主要模型描述人类如何感知和分类面部表情——连续模型和分类模型。连续模型将每种面部表情定义为面部空间中的特征向量。例如，该模型解释了如何以不同的强度看待情绪表达。相比之下，分类模型由 C 个分类器组成，每个分类器都针对特定的情绪类别进行调整。除其他发现外，该模型还解释了为什么在快乐和惊讶的面部之间变形的序列中的图像被视为快乐或惊讶，而不是介于两者之间的某种情绪。虽然连续模型更难证明后一种发现，但分类模型在解释如何以不同的强度或模式识别表情方面并不那么好。最重要的是，这两个模型都无法解释如何识别情绪类别的组合，例如高兴的惊讶、愤怒的惊讶和惊讶。为了解决这些问题，在过去几年中，我们研究了一个修订模型，该模型证实了认知科学和神经科学文献中报告的结果。该模型由 C 个不同的连续空间组成。通过线性组合这些 C 个面部空间，可以识别多种（复合）情绪类别。这些空间的维度显示为大部分是配置性的。根据该模型，对情绪面部表情进行分类的主要任务是精确、详细地检测面部特征点，而不是识别。我们概述了证实该模型的文献，展示了如何使用生成的模型来构建识别情绪面部表情的算法，并提出了机器学习和计算机视觉研究人员的研究方向，以继续推动这些领域的最先进技术。我们还讨论了该模型如何帮助研究人类感知、社交互动和障碍。关键词：视觉、面部感知、情绪、计算建模、分类感知、面部检测
面部表情机器分析 - iBUG 组
人类的脸部是主要感官输入和主要交流输出的场所。它容纳了我们大部分的感官器官以及我们的言语产生器官。它用于识别我们物种的其他成员，收集有关年龄、性别、吸引力和个性的信息，并通过凝视或点头来调节对话。此外，人类的脸部是我们根据所显示的面部表情交流和理解某人的情感状态和意图的主要手段（Keltner & Ekman，2000）。因此，人类的脸部是一个多信号输入输出交流系统，具有极大的灵活性和特异性（Ekman & Friesen，1975）。一般来说，人类的脸部通过四种信号传达信息。（a）静态面部信号代表面部相对永久的特征，例如骨骼结构、软组织和面部的整体比例。这些信号有助于个人的外表，通常用于个人识别。 (b) 慢速面部信号表示面部外观随时间逐渐发生的变化，例如永久性皱纹的形成和皮肤纹理的变化。这些信号可用于评估个人的年龄。请注意，这些信号可能会降低面部特征边界的清晰度并妨碍快速面部信号的识别。 (c) 人工信号是面部的外生特征，例如