XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systememotion
神经反馈调节情绪的艺术方法
虽然文献表明，当感觉反馈与所考虑的病理相关时，神经反馈的表现会有所改善，但仍然很难表现出一种能代表我们情绪状态的适当反馈。在这项研究中，我们发起了神经科学家和艺术家之间的合作，以开发一种情绪的视觉表现。情绪被表示为根据价数和唤醒水平在白色球体中移动的粒子。探索了粒子控制的几种可能性：粒子的方向、它们在特定位置的浓度或它们的重力。参与者被要求在 0 到 5 的范围内评估这些可能性，评估不同表现的艺术性程度以及是否可以用作临床活动，他们是否认为他们在神经反馈练习期间成功控制了粒子，以及他们是否欣赏这种体验。我们发现控制粒子的方向和浓度被认为是最具艺术性的，平均得分约为 5 分中的 3 分，107 名参与者中有 47% 认为粒子的浓度是艺术性的。此外，我们发现参与者可以在此会话中显著控制粒子的方向。我们的方法是评估情绪神经反馈在多个疗程中的有效性之前的第一步。关键词：神经反馈；情绪；艺术
通过AUC进行脑电图情绪识别...
不平衡的数据集对神经科学、认知科学和医学诊断等领域构成了重大挑战，在这些领域中，准确检测少数类别对于稳健的模型性能至关重要。本研究以 DEAP 数据集中的“喜欢”标签为例，解决了类别不平衡问题。这种不平衡经常被先前的研究忽视，这些研究通常侧重于更平衡的唤醒和效价标签，并主要使用准确度指标来衡量模型性能。为了解决这个问题，我们采用了旨在最大化曲线下面积 (AUC) 的数值优化技术，从而增强了对代表性不足的类别的检测。我们的方法从线性分类器开始，与传统的线性分类器（包括逻辑回归和支持向量机 (SVM)）进行了比较。我们的方法明显优于这些模型，召回率从 41.6% 提高到 79.7%，F1 分数从 0.506 提高到 0.632。这些结果强调了通过数值优化实现 AUC 最大化在管理不平衡数据集中的有效性，为提高在样本外数据集中检测少数但关键类别的预测准确性提供了有效的解决方案。
对情绪的小脑进行非侵入性脑刺激
小脑刺激历史悠久，可追溯到 18 世纪。Luigi Rolando (1773 – 1831) 是首批使用电流研究小脑功能的人之一，他观察到对动物小脑施加电流可引起抽搐 (Ponce et al. 2021 )。在随后的几个世纪中，人们进一步利用电流来检查健康和神经系统人群中小脑运动功能的神经生理学。意大利科学家 Giuseppe Moruzzi (1910 – 1986) 使用电流证明小脑与情绪有关，他提供的证据表明，与猫下丘脑诱发的假怒相关的自主神经活动可以通过电刺激小脑来调节 (Zanchetti and Zoccolini 1954 )。包括经颅直流电刺激 (tDCS) 和经颅磁刺激 (TMS) 在内的非侵入性脑刺激技术的引入，为研究人类小脑与情绪之间的关系提供了一种安全且微创的新型方法 (Cattaneo 等人，2021 年)。虽然早期使用弱电流的研究在 20 世纪 60 年代被放弃，部分原因是研究结果缺乏系统性，但早在 2000 年，经验证明 tDCS 可以以极性依赖的方式调节神经兴奋性 (Nitsche 和 Paulus，2000 年) 就引发了研究人员对这项技术的重新兴趣
神经反馈调节情绪的艺术方法
虽然文献表明，当感觉反馈与所考虑的病理相关时，神经反馈的表现会有所改善，但仍然很难表现出一种能代表我们情绪状态的适当反馈。在这项研究中，我们发起了神经科学家和艺术家之间的合作，以开发一种情绪的视觉表现。情绪被表示为根据价数和唤醒水平在白色球体中移动的粒子。探索了粒子控制的几种可能性：粒子的方向、它们在特定位置的浓度或它们的重力。参与者被要求在 0 到 5 的范围内评估这些可能性，评估不同表现的艺术性程度以及是否可以用作临床活动，他们是否认为他们在神经反馈练习期间成功控制了粒子，以及他们是否欣赏这种体验。我们发现控制粒子的方向和浓度被认为是最具艺术性的，平均得分约为 5 分中的 3 分，107 名参与者中有 47% 认为粒子的浓度是艺术性的。此外，我们发现参与者可以在此会话中显著控制粒子的方向。我们的方法是评估情绪神经反馈在多个疗程中的有效性之前的第一步。关键词：神经反馈；情绪；艺术
调节情绪归因和操纵的理由
首先，我们不应该假设情感计算技术将按计划工作。在最基本的层面上，他们可能会误解人们，并将一个人的行为归因于另一个人。即使他们能够始终如一地识别人和面孔，机器也可能失败。心理学研究人员已经证明，面部和表情不一定巧妙地绘制到特定的特征和情感上，更不用说涉及到参与或侵略检测中更广泛的精神状态了。正如丽莎·巴雷特（Lisa Barrett）和她的同事所报告的那样：“同一情感类别的实例既不是通过一组普通的面部运动来可靠地表达的，也不是从一组普通的面部运动中表达出来的（Barrett等人。2019：3），因此面部的交流能力受到限制。误解的危险是明确的，并且在通过面部分析量化参与的努力中存在明显的危险。
基于EEG的BCI情感识别：调查
摘要：影响计算是一个人工智能领域，可以识别，解释，过程和模拟人类的影响。可以通过基于脑电图（EEG）的大脑计算机接口（BCI）设备来感知用户的情绪状态。使用这些工具在情感识别方面进行研究是一个具有多个跨学科应用程序的快速增长的领域。本文对2015年至2020年相关科学文献进行了调查。从计算机科学的角度来看，它列出了算法应用中算法应用的趋势和比较分析。我们的调查概述了数据集，情感启发方法，特征提取和选择，分类算法和性能评估。最后，我们为未来的发展提供见解。
增强语音情感识别usin
言语情感识别（SER）被认为是研究的关键领域，在各种实时应用中具有重要的重要性，例如评估人类行为并在紧急情况下分析说话者的情绪状态。本文在这种情况下评估了深卷卷神经网络（CNN）的能力。CNN和长期的短期记忆（LSTM）深度神经网络都经过评估以进行语音情绪识别。在我们的经验评估中，我们利用多伦多的情感演讲集（TESS）数据库，该数据库包括来自年轻人和老年人的语音样本，涵盖了七种不同的情感：愤怒，幸福，悲伤，恐惧，惊喜，厌恶和中立性。为了增强数据集，语音变化与添加白噪声一起引入。经验发现表明，CNN模型的表现优于现有的有关使用Tess语料库的SER研究，从而在平均识别精度上提高了21％的提高。这项工作强调了SER的意义，并突出了深CNN在增强其在实时应用中的有效性的变革潜力，尤其是在高风险紧急情况下。
使用...
抽象背景：诊断情绪状态将改善人类计算机的互动（HCI）系统在实践中更有效。脑电图（EEG）信号和情绪之间的相关性在各种研究中都显示出来；因此，基于EEG信号的方法是最准确和最有用的方法。方法：在这项研究中，适用于处理EEGNET，ShallowConvnet和DeepConvnet的三个卷积神经网络（CNN）模型适用于处理EEG信号，用于诊断情绪。我们使用基线去除预处理来提高分类精度。每个网络以两种方式进行评估：主题依赖性和主题无关。我们将选定的CNN模型改进，以在Raspberry Pi处理器上轻巧且可实现。在嵌入式系统上每三秒钟接收的信号时，情绪状态被确认，可以在实践中实时使用。结果：价值依赖性的平均分类精度为99.10％，唤醒的平均分类精度为99.20％，价为90.76％，在众所周知的DEAP数据集中获得了独立的唤醒的90.94％。结论：将结果与相关工作的比较表明，实践已经实现了高度准确且可实施的模型。
使用CNN
在人际关系中，人类情感识别起着重要的作用。通过面部表情，言语和身体手势，情绪得到了反映。人类通信之间的相互作用对于情绪识别具有很高的重要性。只有通过有效的沟通，口头或非语言，这些互动才能进行。在非语言交流中，重要手段之一是情感识别，这有助于辨别沟通者的情绪和状态。情绪有助于与机器合作，使沟通更自然。选择面部数据库和用于提取面部特征的图像是比较的方法之一。在涉及人类计算机相互作用以及图像处理的应用中，使用图像识别情绪已成为一个领域，可以在整个过程中探索。人类的情感识别系统包括以下组件进行图像的预处理和获取，特征提取，分类，面部检测，然后对情绪进行分类，该系统可实时在视频屏幕上产生情感。在此系统中，重点是网络摄像头捕获的实时图像。这些系统包括幸福，紧张，惊喜，悲伤，恐惧，愤怒和厌恶等情绪，这些情绪被每个人所接受。关键字：人类情感，特征提取，认可。1。简介
