XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System表情
参考文献和参考书目 - Bill Buxton
B.,Prevost, S. 和 Stone, M. (1994)。动画对话：基于规则的多个对话代理的面部表情、手势和口语语调生成。计算机图形学 (SIGGRAPH '94 会议论文集)，28(4)：413-420。
蓝眼科技——人工智能
Aanchal752@gmail.com , Mukesharya808@gmail.com 摘要 你有没有想过一台计算机，我们可以像彼此互动一样与之互动？假设忙碌了一天下班后，你走到电脑前，打开电脑后，电脑会告诉你，“你好，我的朋友，看来你今天心情不太好”。之后，它会打开一些播放列表，播放一些歌曲来让你高兴。这似乎是不可能的，但在未来，通过“蓝眼技术”，这将成为可能。这背后的主要目的是赋予人类一些力量。我们人类通过面部表情了解彼此的情绪。通过将人类的这些感知能力添加到计算机中，它将能够与人类交流。“蓝眼技术”旨在提供具有与人类一样感知能力的机器。关键词：蓝眼、情绪鼠标、表情玻璃、情绪识别、眼神表达、魔法指向、蓝牙、语音识别、简单用户兴趣追踪器（SUITOR）。
EmoGlass：一款端到端人工智能可穿戴平台，用于增强情绪健康自我意识
人们常常因为缺乏意识而忽视情绪障碍，从而导致潜在的精神问题。感知和推理技术的最新进展为可穿戴的基于面部表情的情绪识别提供了可行的途径。然而，大多数前期工作仅探索了实验室环境，很少有平台面向日常生活中的最终用户或提供个性化的情绪建议以促进自我调节。我们推出了 Emo-Glass，这是一个端到端可穿戴平台，由情绪检测眼镜和配套的移动应用程序组成。我们的单摄像头眼镜可以根据部分面部图像检测七种面部表情。我们进行了为期三天的实验室外研究（N=15）以评估 EmoGlass 的性能。我们反复设计了 EmoGlass 应用程序，以便有效地自我监控和了解用户的日常情绪状态。我们报告了定量和定性的发现，并在此基础上讨论了未来感知和增强情绪健康意识的设计建议。
多模态情绪识别研究：整合面部...
摘要 — 戏剧作品中的情感识别在基本的人机交互、情感计算和其他各种应用中起着关键作用。传统的单模态情感识别系统在捕捉人类情感的复杂性和细微差别方面往往面临挑战。为此，本研究调查了多种模态信息的整合，包括面部表情、语音和生理信号，以增强情感识别系统的稳健性和准确性。通过结合这些不同的信息来源，我们的目标是更全面地了解人类的情感，并提高情感识别模型的性能。该研究探索了各种方法，包括特征融合、注意力机制和跨模态迁移学习，以有效地结合和利用来自面部表情、语音和生理信号的信息。此外，我们解决了与领域适应和缺失数据处理相关的挑战，确保所提出的多模态方法在数据收集条件可能变化的现实场景中保持稳健。为了证实所提出方法的有效性，我们在为多模态情感识别精心制作的基准数据集上进行了实验。该数据集包括通过面部特征、录音和生理传感器捕捉到的各种情绪表达。评估指标经过精心选择，以评估模型在各种模式下捕捉人类情绪的复杂性和细化程度的能力。我们的研究通过深入了解面部表情、语音和生理信号之间的相互作用，加深了对多模态情绪识别的理解。所提出的框架不仅提高了情绪识别的准确性，而且还提供了对情绪状态的更全面理解，促进了人机交互和情感计算应用的进步。
使我们的神经系统为我们工作
3。关闭：这是平静系统的一部分。它可以帮助我们生存，同时准备再次战斗或飞行。当我们的神经系统陷入过度驱动时，我们仍然无法逃脱，神经系统的保护性部分会关闭或冻结，这是一种自我保护的形式。这就像一只乌龟，头上躺在外壳上。看起来和感觉如何？•我们会感到麻木，头晕，绝望，被困，与世界断开•我们的眼睛看起来固定和间隔•降低了我们的心率，血压，血压，面部表情•面部表情•我们可能会感到恶心或呕吐•我们可能会感到疼痛或不疼痛•我们可能会感到疼痛或疼痛•我们可能难以在我们的喉咙周围张开脑袋或脑海中的脑袋降低•我们的大脑活动•我们的大脑活动减少。我们很难清楚地思考。•我们的身体姿势可能会在球中翻转或卷曲。
使用机器学习的语音情感识别系统
作为听众，我们会对说话者的情绪状态做出反应，并根据说话者表达的情绪类型调整自己的行为。最近的技术进步使人们能够通过非传统方式（例如语音、手势和面部表情）与计算机进行交互，例如声音、手势和面部表情。这种互动仍然缺少情感元素。为了实现具有人类情感的计算机，需要智能交互，这一点已经得到改进。为了以自然的方式与用户交流，与个人互动方式相当。许多研究都包括普通人参与人机交互和互动。在吸收母亲声音中的语义信息之前，新生儿学会了区分情绪。我们展示了语音情感识别领域的一些基础研究。首先，我们将快速介绍该领域的最新研究。接下来，我们将介绍一种使用一组规则检测和分类语音中人类情绪的方法。愤怒、快乐、恐惧、悲伤和中性是基本情绪。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
情绪已与自主神经（ANS）和中枢神经系统的活动联系起来（CNS; Dalgleish，2004）。因此，很难将个人（即离散）情绪类别与ANS中的特定响应模式联系起来（参见Kragel＆Labar，2013年； Kreibig，2010年； Siegel等人，2018年）或不同的大脑区域（Lindquist等，2012;但是参见Saarimäki等，2016）。相反，情绪似乎是通过与基本心理学（即，也是非情感）操作有关的大脑区域和身体激活的一组动态实现的（即“心理原始人”； Lindquist等，2012）。在这种观点中，Humans通常处于令人愉悦或不愉快的唤醒状态的波动状态（“核心影响”； Russell＆Feldman Barrett，1999; Lindquist，2013），可能会受到外部刺激的影响。表情唤醒可能会有一种“共同货币”来比较不同的刺激或事件（Lindquist，2013年），并代表基本的神经过程，这些神经过程是各种表情的基础（Wilson-Mendenhall等，2013）。
使用 BCI 技术控制无人机
无人机，又称无人驾驶飞行器 (UAV)，是一种远程或自主操作的飞行器。无人机的使用率有所提高，因为现在可以使用它们执行人类无法完成的复杂任务。脑电图 (EEG) 由大脑的电活动产生，可以通过在头皮上放置电极来测量。使用 EEG 信号控制无人机的想法是指使用 EEG 技术来控制无人机的运动。EEG 信号用于确定用户的意图并将其转换为发送给无人机的命令。对于这个项目，我们开发并测试了一个系统，该系统的目的是使用头带控制无人机，当无人机飞行员做出面部表情时，头带会检测来自无人机飞行员的 EEG 信号。商用 EEG 头带将用于记录执行三种面部表情时产生的 EEG 信号：抬起眉毛、用力眨眼和向左看。头带有三个电极，形式为小金属盘，可以测量三个额叶皮层。在本实验中，将从三个不同的人身上获取记录，并使用 OpenBCI GUI 软件分析和记录从他们身上记录下来的 EEG 信号。记录的数据将传输到 MATLAB 软件。然后，数据将经过特征提取过程，以设计人工神经网络 (ANN)。之后，将训练人工神经网络对实验选择的面部表情进行分类，一旦训练完成，神经网络将转换为一个函数，该函数将被发送到 MATLAB，目的是根据创建的神经网络执行的分类分析向 DJI Tello 无人机发送命令。