Khare

已发表版本 (APA) 的引用：Khare, S., Blanes-Vidal, V., Nadimi, E., & Acharya, U. R. (2024). 情绪识别和人工智能

情绪识别是利用问卷、物理信号和生理信号从众多来源和模态中精确推断人类情绪的能力。最近，情绪识别因其广泛的应用领域而备受关注，例如情感计算、医疗保健、人机交互和市场研究。本文对近十年的情绪识别技术进行了全面而系统的回顾。本文包括使用物理和生理信号的情绪识别。物理信号涉及语音和面部表情，而生理信号包括脑电图、心电图、皮肤电反应和眼动追踪。本文介绍了各种情绪模型、用于情绪诱发的刺激以及现有自动情绪识别系统的背景。本文涵盖了对知名数据集的全面搜索和扫描，随后介绍了审查的设计标准。经过彻底的分析和讨论，我们根据 PRISMA 指南选择了 142 篇期刊文章。本评论对现有的情绪识别研究和可用数据集进行了详细分析。我们的评论分析还提出了现有文献中的潜在挑战以及未来研究的方向。