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利用共享神经模式解码自然视频的动态情感反应
本研究探索了使用短暂情感事件（观看情感图片）中的共享神经模式来解码自然体验（观看电影预告片）中的扩展动态情感序列的可行性。28 名参与者观看了国际情感图片系统 (IAPS) 中的图片，并在单独的环节中观看了各种电影预告片。我们首先通过 GLM 分析定位双侧枕叶皮层 (LOC) 对情感图片类别有反应的体素，然后根据他们在观看电影预告片时的反应对 LOC 体素进行受试者间超对齐。超对齐后，我们在情感图片上训练受试者间机器学习分类器，并使用这些分类器解码样本外参与者在图片观看和电影预告片观看期间的情感状态。在参与者中，神经分类器识别图片的效价和唤醒类别，并跟踪观看视频期间自我报告的效价和唤醒。总体而言，神经分类器生成效价和唤醒时间序列，跟踪从单独样本获得的电影预告片的动态评级。我们的发现进一步支持了使用预先训练的神经表征来解码自然体验期间的动态情感反应的可能性。
使用生成模型合成情感神经生理信号：一篇评论论文
将情商融入机器是推进人机交互的重要一步。这要求开发可靠的端到端情绪识别系统。然而，公共有效数据集的稀缺带来了挑战。在这篇文献综述中，我们强调使用生成模型来解决神经生理信号中的这一问题，特别是脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。我们对该领域使用的不同生成模型进行了全面的分析，研究了它们的输入公式、部署策略和评估合成数据质量的方法。这篇综述是一个全面的概述，提供了对生成模型在情绪识别系统中的应用优势、挑战和有希望的未来方向的见解。通过这篇综述，我们旨在促进神经生理数据增强的进展，从而支持开发更高效、更可靠的情绪识别系统。
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
间隔计时作为从早年生活逆境到情感障碍的计算途径
不良的早期生活经历会对心理健康产生非常持久的负面影响，许多不同的精神疾病都具有这种发展根源。然而，不良经历与这些疾病之间的关联机制仍然不太清楚。在这里，我们利用间隔时间的原理模型提出，对不可预测的早期生活环境的时间表征进行统计上最佳的适应，可以产生快感缺乏症的关键特征，快感缺乏症是一种与抑郁和焦虑等情感障碍相关的跨诊断症状。核心观察是，早期时间的不可预测性会产生更广泛、更不精确的时间预期。结果，奖励预期会降低，联想学习会减慢。当具有此类表征的代理后来被引入更稳定的环境时，他们会表现出消极偏见，对奖励的缺失比对奖励的接受反应更大。有人提出，对负面事件的编码增加是导致以快感缺乏为症状的疾病的原因之一。然后，我们研究了不可预测性如何与另一种形式的逆境（低回报可用性）相互作用。我们发现，不可预测性的影响在更丰富的环境中最为强烈，可能导致完全不同的表型表达。总之，我们的形式化表明，单一机制可以帮助将早期逆境与一系列与快感缺乏相关的行为联系起来，并为多种逆境的互动影响提供了新的见解。
使用可穿戴耳罩式脑电图系统解码情感状态下的听觉诱发反应
摘要 目的：本文研究了一种耳周脑电图系统，作为传统头皮脑电图系统的替代方法，用于对听觉刺激引起的唤醒-效价域中的人类情感状态进行分类。方法：在情感状态分类任务的有效性方面，将从耳朵周围记录的脑电图与根据国际 10-20 系统收集的脑电图进行比较。本研究设计了一种具有八个干脑电图通道的可穿戴设备用于耳部脑电图采集。21 名受试者参加了一项为期三天、共六次的实验，使用耳朵和头皮脑电图采集方法。实验任务包括聆听听觉刺激并自我报告对所述刺激引起的情绪。各种特征与不对称方法结合使用，以评估使用耳朵脑电图信号与头皮脑电图相比的唤醒和效价状态的二元分类性能。主要结果。在受试者相关环境中，使用耳部脑电图信号训练多层极限学习机后，我们实现了唤醒 67.09% ± 6.14 的平均准确度和效价 66.61% ± 6.14 的平均准确度，而头皮脑电图方法实现了唤醒 68.59% ± 6.26 的平均准确度和效价 67.10% ± 4.99 的平均准确度。在受试者无关的环境中，耳部脑电图方法实现了唤醒 63.74% ± 3.84 的准确度和效价 64.32% ± 6.38 的准确度，而头皮脑电图方法实现了唤醒 64.67% ± 6.91 的准确度和效价 64.86% ± 5.95 的准确度。最佳结果表明，耳部脑电图和头皮脑电图信号在情感状态分类方面没有显著差异。意义重大。据我们所知，本文是第一篇探索耳部脑电图信号在情绪监测中的应用的论文。我们的研究结果证明了耳部脑电图系统在开发情绪监测装置方面的潜在用途，与传统的头皮脑电图装置相比，这种装置更适合用于日常情感生活日志系统。
使用自制脑电图设备进行基于机器学习的情绪识别的情感计算
摘要：在本研究中，我们开发了一种基于机器学习的情感计算方法，使用无线协议和可穿戴脑电图 (EEG) 定制设备进行情绪识别。该系统使用头皮上的八电极放置来收集脑电图信号；其中两个电极放置在额叶，另外六个电极放置在颞叶。我们对八名受试者进行了实验，让他们观看情绪视频。采用六种熵测量从脑电图信号中提取合适的特征。接下来，我们使用三种流行的分类器评估了我们提出的模型：支持向量机 (SVM)、多层感知器 (MLP) 和一维卷积神经网络 (1D-CNN) 进行情绪分类；使用了受试者相关和受试者无关的策略。我们的实验结果表明，在受试者相关和受试者无关的情况下实现的最高平均准确率分别为 85.81% 和 78.52%；这些精度是使用样本熵测量和 1D-CNN 的组合实现的。此外，我们的研究调查了颞叶中的 T8 位置（右耳上方）是所提出的通过电极选择进行情绪分类的测量位置中最关键的通道。我们的结果证明了我们提出的基于 EEG 的情感计算方法在实际应用中用于情绪识别的可行性和效率。
脑电图信号预处理方法对情感障碍的机器学习模型的影响
摘要 - 属于一组精神疾病，这些疾病是根据标准化诊断手册的标准诊断出的。诊断方案包括评估患者的症状，但迄今为止，尚无客观评估或测量的方法。脑电图（EEG）是一种非侵入性大脑电活动测量技术。当前的研究主要关注脑电图数据和特征提取，机器学习（ML）和深度学习（DL）来对情感障碍进行分类。在本文中，重点是衡量预处理EEG信号对ML模型的影响。评估了以下预审查方法的影响：信号滤波，独立组件分析（ICA）和规范相关分析（CCA）。这些方法是在由来自诊断为情感障碍和35名健康受试者的70名受试者的EEG信号组成的数据集上评估的。预处理后，为每个受试者提取570个功能，并使用几种ML模型进行分类。CCA提供了最佳结果，决策树分类器的最高F1得分为0.9756。CCA应被视为一种有益的预处理方法，以在构建脑电图数据的复杂模型时可能会改善分类结果。关键字 - 脑电图，规范相关分析，独立组件分析，预处理，AFFISCAING疾病Hokdoitujkl
营销互动中的人工同理心：弥合人机在情感和社交客户体验方面的差距
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采用深度梯度卷积神经网络进行基于眼动追踪信号的情感分类
利用生物医学信号作为计算人类情感状态的基础是情感计算（AC）的重要问题。随着对情感信号研究的深入，多模型认知与生理指标的结合、动态完整数据库的建立以及高科技创新产品的加入成为AC的最新趋势。本研究旨在开发一种深度梯度卷积神经网络（DGCNN），用于利用眼动追踪信号进行情感分类。首先应用通用信号处理工具和预处理方法，例如卡尔曼滤波器、汉明窗、短时傅里叶变换（SIFT）和快速傅里叶变换（FTT）。其次，将眼动和追踪信号转换为图像。随后应用基于卷积神经网络的训练结构；实验数据集是通过眼动追踪设备通过分配16名参与者的四种情感刺激（紧张、平静、快乐和悲伤）获得的。最后，使用真阳性率 (TPR) 和假阴性率 (FPR) 指标将 DGCNN 与决策树 (DT)、贝叶斯高斯模型 (BGM) 和 k-最近邻 (KNN) 的性能进行比较。最后还部署了自定义小批量、损失、学习率和梯度定义以用于深度神经网络的训练结构。预测分类矩阵显示了所提出方法对眼动和跟踪信号的有效性，其准确率超过 87.2%。这项研究为通过眼动和跟踪信号寻找更自然的人机交互提供了一种可行的方法，并且在情感产品设计过程中具有潜在的应用价值。
根据脑电图和生理信号估计情感、认知和意动状态的工具
近几十年来，基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 研究已变得更加民主化 (Nam 2018)。该技术能够通过 EEG 将信息从人脑传输到机器，尤其能够帮助严重运动障碍患者向轮椅等辅助技术发送命令，例如通过想象左手或右手运动来使轮椅左转或右转。此类 BCI 被称为主动 BCI，因为用户通过执行心理意象主动向系统发送命令 (Zander 2011)。然而，BCI 缺乏稳健性限制了该技术在研究实验室之外的发展，目前 10% 到 30% 的用户无法控制主动 BCI。然而，另一种类型的 BCI 被证明特别有前景：被动 BCI (Zander 2011)。此类 BCI 不用于直接控制应用程序，而是用于实时监控用户的心理状态，以便相应地调整应用程序。请注意，被动 BCI 可以与生理信号相结合：它们被称为“混合 BCI”（Pfurtscheller 等人，2010 年）。