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人工智能中的情感识别：连接人类表情......
466114，印度 摘要 人工智能中的情感识别代表了人机交互的一项关键进步，弥合了计算能力和人类情感表达之间的差距。本文研究了情感识别技术的现状，包括面部表情分析、语音模式识别、生理信号处理和多模态方法。它分析了印度公众对情商和人工智能整合的态度，强调了对技术进步的乐观态度以及对隐私和道德影响的担忧。该研究探讨了医疗保健、教育、客户服务和人机交互中的各种应用，同时解决了文化多样性、数据隐私和系统可靠性方面的关键挑战。未来的方向强调需要具有情境感知和文化敏感性的系统，以平衡技术创新和道德考虑。 关键词：情感识别、人工智能、人机交互、情商、隐私和道德 1. 简介 解读人类情感是人工智能 (AI) 中最雄心勃勃的目标之一。人工智能中的情感识别弥合了复杂的人类情感表达世界和机器学习能力之间的差距。情绪会影响我们的决策、交流和行为，如果人工智能要真正与人类互动，就需要学习这些微妙之处。情绪识别被广泛认为是实现“更深层次”人机互动的载体，旨在打造更直观、更有同理心、反应更灵敏的机器。人工智能系统会使用人类的各种表情，如面部表情、肢体语言、声调和心率等生理信号 [1]。这些数据被输入机器学习算法，以发现它们推断出的情绪状态。有了这些好处，我们相信这项技术有望增强虚拟助手、个性化学习、支持客户服务，并实现情绪感知医疗保健系统。目前的形式表明了进步，但理解人类情绪一直是一个巨大的挑战。情绪的解读很复杂，因为生物、文化和社会力量塑造了它们 [2]。举个例子：微笑可能表示快乐或不适；声调可能会受到（例如）压力或讽刺的影响。但情绪是动态的，会随时间而变化，实时跟踪起来很复杂。除了对情绪识别人工智能的兴起提出质疑外，道德问题也随之出现。然而，这些技术收集敏感的情绪数据，这引发了隐私问题，可能会被错误地用于广告或类似用途或监控。其他问题包括：机器是否应该能够在没有被指示的情况下处理情绪？
多模态情绪识别研究：整合面部...
摘要 — 戏剧作品中的情感识别在基本的人机交互、情感计算和其他各种应用中起着关键作用。传统的单模态情感识别系统在捕捉人类情感的复杂性和细微差别方面往往面临挑战。为此，本研究调查了多种模态信息的整合，包括面部表情、语音和生理信号，以增强情感识别系统的稳健性和准确性。通过结合这些不同的信息来源，我们的目标是更全面地了解人类的情感，并提高情感识别模型的性能。该研究探索了各种方法，包括特征融合、注意力机制和跨模态迁移学习，以有效地结合和利用来自面部表情、语音和生理信号的信息。此外，我们解决了与领域适应和缺失数据处理相关的挑战，确保所提出的多模态方法在数据收集条件可能变化的现实场景中保持稳健。为了证实所提出方法的有效性，我们在为多模态情感识别精心制作的基准数据集上进行了实验。该数据集包括通过面部特征、录音和生理传感器捕捉到的各种情绪表达。评估指标经过精心选择，以评估模型在各种模式下捕捉人类情绪的复杂性和细化程度的能力。我们的研究通过深入了解面部表情、语音和生理信号之间的相互作用，加深了对多模态情绪识别的理解。所提出的框架不仅提高了情绪识别的准确性，而且还提供了对情绪状态的更全面理解，促进了人机交互和情感计算应用的进步。
使用机器学习的面部情感识别
认可吸引了很多人群。例如，它已用于大多数现代设备的安全性。使用机器和深度学习，将提高整体性能，并且标识精度将更加精确。我们旨在发现这些算法在分类人的面部表情中的表现以及我们是否可以依赖它们。步骤如下。首先，我们嵌入数据集中的图像，然后将数据集分为70％的培训数据和30％的测试数据；之后，我们采用五种不同的算法：支持向量机，k-nearest邻居，逻辑回归，天真的贝叶斯和随机森林。支持向量机的准确率为36％，K-Nearest邻居的准确率为52.3％，逻辑回归的精度为64.2％，而天真的贝叶斯的准确率达到了38.1％的准确率。随机森林的准确率为51.7％。使用的数据集是FER13数据集的清洁版本，其中包含16,780个图像分为五个类（愤怒，快乐，中立，厌恶和恐惧）。结果表明，逻辑回归被证明是所介绍的分类器最准确的分类器，F1得分为63.8％，精度为64.2％。
建模情绪以实现机器人的智能行为
摘要在过去的几十年中，认知和情感神经科学的研究强调，情感对于人类的智力至关重要，实际上与认知密不可分。同时，人们对在机器人和人造代理中模拟和建模与情绪相关的过程的兴趣越来越大。在本意见论文中，我们的目标是提供情感建模中当前景观的快照，并展示神经科学如何帮助推动当前的艺术状态。我们从研究三个领域的现有文献进行了有关情感建模的概述：情感计算，社会机器人技术和神经机构。简要概述了关于自然情绪的当前知识状态，然后强调了人工情感中现有的建议如何与神经科学证据充分接触。我们通过提供一系列原则来帮助指导人造情感和智能机器人技术的研究。总体而言，我们认为，在机器人模型中，与情绪相关的过程的更强整合对于智能，类人类行为的设计至关重要。这种整合不仅有助于发展能够解决现实世界问题的自动社会机器的发展，而且有助于促进对自然情绪的理解。
脑EEG的融合图表示情绪识别
摘要：脑电图（EEG）数据中存在的各种关系对于脑电图特征表示显着。因此，基于图的方法的研究重点是提取脑电通道之间的相关性。现有图形研究的缺点是它们仅考虑脑电图电极的单一关系，这导致了脑电图数据的不可思议的表示，并且情绪识别的准确性相对较低。在本文中，我们提出了一个融合图卷积网络（FGCN），以提取EEG数据中存在的各种关系并融合这些提取的关系，以更全面地表示EEG数据以识别情绪。首先，FGCN地雷脑连接在拓扑，因果关系和功能上。然后，我们提出了一种局部融合策略，以融合这三个图，以充分利用具有强大拓扑，因果关系和功能关系的有价值的渠道。最后，采用图形卷积神经网络来更好地表示情绪识别。在种子和种子IV上进行的实验表明，融合不同的关系图可有效提高情绪识别能力。此外，3级和4级的情绪识别精度高于其他最先进的方法。
基于机器学习的面对情感识别
计算机现在可以通过机器学习和信息融合的最新发展来检测，理解和评估情绪。各个部门的研究人员越来越吸引情感识别，利用面部表情，文字，肢体语言和姿势作为辨别个人情绪的手段。然而，前三种方法的有效性可能受到限制，因为个人可以有意识地或不自觉地抑制自己的真实感受。本文探讨了各种特征提取技术，包括机器学习分类器的开发，例如K-Nearest邻居，Naive Bayesian，Support Vector Machine和Random Forest，根据既定的情感识别标准。本文具有三个主要目标：首先，通过概述基本理论概念来提供有效计算的全面概述；其次，详细描述目前情绪识别的最新;第三，要强调文献中重要的发现和结论，重点是重要的障碍和可能的未来途径，尤其是在创建国家的机器学习算法以识别情绪时。
基于人工智能的学生情绪和参与度检测...
摘要。班级规模和师生比是决定课堂教学质量的两个最重要因素。在南亚国家，尤其是印度，班级规模非常大，导致师生比非常高，约为 60:1。虽然政府计划通过各种政策措施提高教师的可用性，但现有的教学社区急需技术支持，以帮助他们提高印度的教育水平。该项目提出了一种情绪检测算法，可用于师生比较高的典型印度教室。目前，作为算法一部分设计的卷积神经网络的准确率为 86%。该模型成功检测出 7 种主要情绪——快乐、悲伤、厌恶、惊讶、愤怒、恐惧和中性。这些被映射到高、中、低参与度水平。该算法使用面部情绪识别 (FER) 处理课堂上学生的实时图像。它确定情绪，然后将其映射到适当的参与度水平。该项目对教学界具有宝贵的意义。教师将能够按班级、每周/每月查看学生的参与度报告，帮助他们识别学生的参与度趋势，并采用适当的干预措施来提高学生的参与度和学习成果。
使用人工智能进行音频播放的情绪检测
1 学生，2 学生，3 学生，4 助理教授 1,2,3,4 电子与通信工程，1,2,3,4 达亚南达萨加尔大学，班加罗尔，印度 摘要：机器学习和人工智能可以预测人类的行为模式，并在任何特定情况下提供适当的反应。随着世界变得越来越自动化，我们发现自己有大量的刺激可供选择。人们通常使用面部表情来表达自己的情绪。众所周知，音乐可以改变人们的情绪。在本文中，我们专注于利用人工智能的力量通过面部表情检测我们的情绪，并播放与我们所感受的情绪相关的音轨。众所周知，音乐是表达情绪的好方法。通过本文，可以检测到我们的表情，并播放合适的歌曲或音乐曲目。本文的主要思想是根据用户的情绪自动播放音轨。其工作原理是通过估计人类表情来检测人类情绪。输入用户图像后，系统会通过图像处理算法进行人脸检测和人脸计算。通过检测用户的面部表情，算法会利用歌曲数据集，从中提取与给定面部表情相对应的歌曲并开始播放该曲目。在现有系统中，用户必须手动选择歌曲，这是一个繁琐的过程，而且可能与用户的心情不符。捕捉和识别一个人的情绪，并播放与他们的心情相匹配的歌曲，可以让他们平静下来，产生令人愉悦的效果。索引术语 - 人脸检测、情绪、训练、测试、面部表情识别、音频识别、检测、Viola-Jones 算法、音乐播放器。
使用深度实时语音情感识别...
在人与人之间的互动中，检测情绪通常很容易，因为它可以通过面部表情、肢体动作或言语来感知。然而，在人机交互中，检测人类情绪可能是一个挑战。为了改善这种互动，出现了“语音情绪识别”一词，其目标是仅通过语音语调来识别情绪。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习方法和两种高效数据增强技术（噪声添加和频谱图移位）的语音情绪识别系统。为了评估所提出的系统，我们使用了三个不同的数据集：TESS、EmoDB 和 RAVDESS。我们采用了多种算法，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、零交叉率 (ZCR)、梅尔频谱图、均方根值 (RMS) 和色度，以选择最合适的代表语音情感的声音特征。为了开发我们的语音情感识别系统，我们使用了三种不同的深度学习模型，包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和结合 CNN 与双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 的混合模型。通过探索这些不同的方法，我们能够确定最有效的模型，用于在实时情况下从语音信号中准确识别情绪状态。总体而言，我们的工作证明了所提出的深度学习模型的有效性，