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用于报告和检测 3D 身体情绪姿势的移动应用程序
自动情绪检测正在成为自然人机交互的基石（Alonso-Mart´ın et al., 2013），并且通常集成到人机多模态通信系统中。许多作者研究了情绪的表达和检测（详情见（Zeng et al., 2009）的综述）。大多数视觉情绪检测方法都侧重于面部表情（Gunes and Hung, 2016）。然而，情绪也可以通过肢体语言来表达和感知（De Gelder, 2006）。可以通过考虑表情的运动或相应身体姿势的一些静态视图来分析情绪肢体语言。Saneiro 等人（2014）开发了一种用情绪标记身体动作的系统，所提供的信息可用于数据挖掘技术。此外，Garber-Barron 和 Si（2012）发现，变化后的身体姿势比静止的身体姿势更能代表情绪的自动检测。一些作者提出了将二维 (2D) 静态图像分类为一组情绪状态的自动技术 (Schindler 等人，2008 年；De Silva 和 Bianchi-Berthouze，2004 年)，在情感计算领域开启了一条具有挑战性的研究路线。现有的从身体姿势自动检测情绪的机制主要使用计算机视觉技术，其中从图像 (参见 (De Silva 和 Bianchi-Berthouze，2004) 中的示例) 或视频 (例如 (Garber-Barron 和 Si，2012)) 中提取相关信息。此视觉信息
声音与“音乐和思想”连接起来Nina Kraus
我发现自己越来越多地思考联系。人们告诉我，他们很难建立和保持联系。甚至在大流行使我们内向的情况下，与人的身体联系正在减弱。当您可以在社交媒体上跟上他们的工作时，为什么会与朋友见面？当您可以用Xbox卷曲并通过耳机谈谈垃圾时，为什么要在拐角法院拍摄篮球？然而抑郁和疏远正在上升。在他的书失去联系中，约翰·哈里（Johann Hari）告诉我们，抑郁症的增加超出了诊断1的简单增加。他将抑郁症的上升归因于与他人的联系下降。在某些情况下，药物会有所帮助。但是，药物不会治疗孤独感。它不会治疗越来越普遍的归属感。传统的归属方式（例如宗教和教会成员）与看到您并重视您的人以及您，以及您又看到和重视的人的联系。他们将您的生活和未来定位为有意义的部分的一部分。但是，这种归属和联系不仅是宗教，而且是保龄球团队或驼鹿洛奇的成员资格，都在消失。儿童随着年龄的生活而倾向于分散。长期的代际社区很少见。当您小时候没有人（包括您的兄弟姐妹）仍然住在那里的地方，您长大的地方的概念就没有什么意义。关系可能比社交媒体联系人，我们遵循的Twitter帐户或我们的Facebook喜欢的重要性变得不那么重要。越来越普遍的是与您不认识的人，例如对名人，运动员或政治家的亲和力。那么，我们如何 - 在这个较不连接的时刻建立连接？无论是亲自或通过电话，缩放还是Skype，我发现声音是我建立和保持连接的根源。在我的声音书中，我将声音的思想定义为从一生中发出声音的经历演变而来的大脑。健全的思想是巨大的 - 与我们每个感官的神经系统相互联系：运动系统，边缘（情感）系统和认知（记忆，注意）系统。我表明，健全的思想会影响我们的感受，感受，移动和思考的影响。声音连接我们。它是连续的，综合的，并且具有范围。它塑造了我们的身份以及我们如何与世界建立联系。我们感到脱节是因为我们已经摆脱了声音根源。声音是由以视觉为中心的社会力量来种植的。细微的聆听会因噪音的增加而阻碍。然而，在健全的思想中体现的深度神经相互联系给了我希望。听力不是一个孤立的感官过程，也是解释感官世界的齿轮，而是我们每个部分的主要参与者。当世界崩溃时，声音就可以联系起来。声音是培养我们想要的社区感的一个关键。
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