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基于面部情感的音乐推荐...
抽象的人情绪在塑造个人的经历和互动中起着关键作用。情绪是人类将自己的内心感传达给他人的主要手段，通常是通过手势和声音变形传达的。个人具有影响周围人的情绪状态的独特能力。人类，类似于高级机器，具有显着的预测能力和情绪提示的无与伦比的准确性。预测面部表情，包括微笑，眼动和微妙的面部肌肉运动，对于衡量个人当前的情绪至关重要。在苦恼或沮丧的时期，人们经常通过将可信赖的同伴或沉浸在音乐中寻求慰藉，这种治疗媒介既可以舒缓身心。利用这些见解，我们的项目旨在通过面部表情分析来预测个人的情绪，然后播放为他们的情绪量身定制的音乐，从而增强了一种镇定和情感的幸福感。此外，我们的项目还可以根据他们当前的情绪状态来策划个性化的播放列表，从而为情绪增强和自我保健提供途径。关键字：人类的情感，表达，音乐，情绪。
奖励情绪学习和氯胺酮研究
研究假设氯胺酮作为抗抑郁药的疗效现已确立，但其抗抑郁作用的基础机制尚未得到充分描述。在动物文献中的工作和人类的研究表明对抗乳酸和记忆重新稳固的特定作用。在这项研究中，研究人员将进一步探索氯胺酮对学习和记忆的影响，并在健康志愿者样本中衡量神经水平上相关的变化。参与者将被分配接受氯胺酮或安慰剂，并完成一组任务，这将使调查人员能够量化氯胺酮在氯胺酮输注后24小时学习奖励和惩罚和记忆的学习奖励，惩罚和记忆的影响。这项研究将帮助研究人员了解氯胺酮抗抑郁作用的基础，并帮助开发新的抑郁症治疗方法。
用于情绪识别的多模态神经生理转换器
摘要 — 理解神经功能通常需要多种模式的数据，包括电生理数据、成像技术和人口统计调查。在本文中，我们介绍了一种新颖的神经生理模型，以应对多模态数据建模的主要挑战。首先，我们通过解决可变采样率问题来避免原始信号和提取的频域特征之间的不一致问题。其次，我们通过与其他模态的“交叉注意”对模态进行编码。最后，我们利用父变换器架构的属性来模拟跨模态段之间的长距离依赖关系，并评估中间权重，以更好地了解源信号如何影响预测。我们应用多模态神经生理变换器 (MNT) 来预测现有开源数据集中的效价和唤醒。对非对齐多模态时间序列的实验表明，我们的模型在分类任务中的表现相似，在某些情况下甚至优于现有方法。此外，定性分析表明 MNT 能够模拟神经对自主活动的影响以预测唤醒。我们的架构有可能针对各种下游任务进行微调，包括 BCI 系统。
增强与情绪相关的协调性和反应能力......
摘要 心率变异性是情绪健康的一个强有力的生物标志物，与调节情绪调节和心率的共同大脑网络一致。虽然高心率振荡活动清楚地表明大脑调节系统健康，但增加这种振荡活动是否也能增强大脑功能？为了测试这种可能性，我们随机将 106 名年轻成年参与者分配到两种为期 5 周的干预措施之一，这些干预措施涉及每日生物反馈，要么增加心率振荡（Osc+ 条件），要么对心率振荡影响不大（Osc- 条件），并检查了休息期间和调节情绪期间对大脑活动的影响。虽然右侧杏仁核内侧前额叶皮层 (MPFC) 功能连接没有显著变化（我们的主要结果），但 Osc+ 干预增加了左侧杏仁核-MPFC 功能连接和情绪相关静息状态网络的功能连接。它还增加了情绪调节任务期间体感大脑区域活动的下调。Osc- 干预没有这些影响。在这个健康人群中，这两种情况对焦虑、抑郁或情绪的影响并无差异。这些发现表明，调节心率振荡活动会改变大脑中的情绪网络协调。
情感和情感分析技术的进步
简介：理解和分析人类情绪是研究的关键领域，其应用涵盖了医疗保健，教育，娱乐和人类计算机的互动。目的：利用诸如面部表情，语音模式，生理信号和文本数据之类的模式，本研究研究了深度学习体系结构的整合，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和变形金属模型，以有效地捕获错综复杂的情绪简化。方法：此数据集提供了广泛的情感类别和情感分类，它是推进创新的机器学习和深度学习模型的强大资源。结果：这些发现为开发能够适应人类情绪的智能系统的方式铺平了道路，从而促进了人类与机器之间的自然和同情性相互作用。结论：未来的方向包括扩展数据集，解决道德注意事项以及将这些模型集成到现实世界应用程序中。
利用机器的情绪检测系统...
摘要本文介绍了一种基于实时检测、使用图像处理和人机交互的情绪检测系统。面部检测已经存在了几十年。再进一步，人类的表情可以通过视频、电信号或图像形式捕捉到，并被大脑感受到。通过图像或视频识别情绪对人眼来说是一项艰巨的任务，对机器来说也具有挑战性，因此机器检测情绪需要许多图像处理技术来提取特征。本文提出了一个具有人脸检测和面部表情识别（FER）两个主要过程的系统。本研究重点是识别面部情绪的实验研究。情绪检测系统的流程包括图像采集、图像预处理、人脸检测、特征提取和分类。为了识别这种情绪，情绪检测系统使用 KNN 分类器进行图像分类，使用 Haar 级联算法（一种对象检测算法）来识别图像或实时视频中的人脸。该系统通过从网络摄像头拍摄实时图像来工作。本研究的目的是建立一个自动面部情绪检测系统来识别不同的情绪，基于这些实验，系统可以识别出悲伤、惊讶、快乐、恐惧、愤怒等几种情绪。
使用卷积的 MEG 驱动情绪分类...
本文提出了一种基于新型脑磁图 (MEG) 数据集 CiNet 的新型多通道情绪分类方法。本文属于脑机接口 (BCI) 研究领域，因为它使用大脑活动数据来识别人类情绪。它应该是一个有价值的贡献和对比，因为大多数 BCI 研究使用脑电图 (EEG) 数据，主要来自 DEAP 数据集。使用卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的组合，系统将分析高保真数据，以尝试识别受试者的情绪状态。CNN 对空间信息进行编码，而 RNN 跟踪随时间的变化。每个部分都单独评估，也结合评估，以确定每个分析方面的贡献。这些模型变体在原始 MEG 信号和从信号中提取的功率谱密度 (PSD) 上进行了评估。实验结果表明，最佳模型是在原始信号数据上训练的 CNN+RNN 组合，在效价/唤醒分类任务上实现了 56.5% 的平均准确率。
电子商务的多模态情感信息分析...
电子商务发展迅速，产品促销是指电子商务如何促进消费者的消费活动，决策过程中的需求和计算复杂度是优化电子商务产品线动态定价决策亟待解决的问题。因此，在多模态情感信息识别与分析的前提下，提出了一种基于神经网络的Q学习算法模型，并研究了产品线的动态定价问题。结果表明，通过语音情感识别和图像情感识别的多模态融合，建立多模态融合模型，对消费者的情绪进行分类，并作为理解和分析市场需求的辅助资料。长短期记忆（LSTM）分类器对图像特征提取效果优异，准确率比其他同类分类器高3.92%~6.74%，图像单特征最优模型比语音单特征模型准确率高9.32%。
基于EEG的情感识别的模型：CNN-BI- ...
摘要：情感分析是人类计算机情感互动的关键技术，并逐渐成为人工智能领域的研究热点。基于脑电图的情绪分析的关键问题是特征提取和分类设计。现有的情绪分析方法主要使用机器学习，并依靠手动提取的功能。作为端到端方法，深度学习可以自动提取脑电图并对其进行分类。但是，基于脑电图的大多数深度学习模型仍然需要手动筛选和数据预处理，准确性和便利性不够高。因此，本文提出了一个CNN-BI-LSTM注意模型，以自动提取特征并根据EEG信号对情绪进行分类。原始的脑电图数据用作输入，CNN和BI-LSTM网络用于特征提取和融合，然后通过注意机构层平衡了电极通道的重量。最后，EEG信号分类为各种情绪。在种子数据集上进行了基于脑电图的情绪分类实验，以评估所提出模型的性能。实验结果表明，本文提出的方法可以有效地对脑电图进行分类。该方法在两个独特的分类任务上进行了评估，其中一项具有三个和四个目标类别。该方法的平均十倍交叉验证分类精度分别为99.55％和99.79％，对应于三个和四个分类任务，这比其他方法要好得多。可以得出结论，我们的方法优于情感识别中现有的方法，这些方法可以广泛用于许多领域，包括现代神经科学，心理学，神经工程和计算机科学。
沉浸式虚拟现实中的情感识别
摘要：情感在我们的日常生活中起着至关重要的作用，因此对情感反应的理解和认识对于人类的研究至关重要。有效的计算研究主要使用了非免疫性的二维图像或视频来引起情绪状态。然而，沉浸式虚拟现实使研究人员能够模拟具有高水平的存在感和互动感的受控实验室条件中的环境，在情感研究中变得越来越流行。此外，它与隐式测量和机器学习技术的协同作用有可能在许多研究领域横向影响，并为科学界打开了新的机会。本文介绍了对使用头部安装显示作为启发设备进行生理和行为度量进行的情感识别研究的系统回顾。结果突出了领域的演变，使用汇总分析给出了清晰的观点，揭示了当前的开放问题，并为将来的研究提供了指南。