XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systememotion
青春期作为情绪调节发展的关键时期
青春期是发展情绪调节的动态时期。对于许多人来说，情绪调节技能在青春期急剧提高。但是，对于某些青年，青春期标志着精神病理学的开始或恶化，其特征是情绪调节困难。在本综述中，我描述了看护经历在塑造青春期情绪调节的个体变异性方面发挥了重要作用。在描述了表明护理之间的联系（重点是父母社会化实践）和情绪调节结果之间的联系之后，我表征了我们对情绪调节行为和神经生物学指标的当前理解，在整个青少年之间如何发展。使用认知重新评估作为一种典范情感调节策略，我概述了护理可能会影响情绪调节神经发育中个体变化的方式。我通过确定未来的两个关键方向来进行青少年情绪调节研究。
通过触摸材料表面来测量情绪
通过基于对各种刺激进行盲测的协议，研究了触摸材料时产生的情感。人类对材料的情感反应通过以下方式进行评估：（i）使用问卷收集效价和强度的明确测量，以及（ii）通过瞳孔测量设备对自主神经系统活动的隐性测量。一组由 25 名大学生（13 名女性，12 名男性）组成的小组，年龄从 18 岁到 27 岁不等，盲测了 12 种材料，例如聚合物、砂纸、木材、天鹅绒和毛皮，这些材料是随机排列的。在测量初始瞳孔直径作为参考后，记录了其在触觉探索过程中的变化。每次触摸后，参与者都被要求量化材料的情感价值。结果表明，瞳孔大小的变化与情感强度有关。与中性材料相比，触摸令人愉悦或不愉快的材料时，瞳孔大小明显更大。此外，在刺激后约 0.5 秒的时间段内，结果显示愉快刺激和不愉快刺激之间存在显著差异，并且根据性别也存在差异，即女性的瞳孔扩张程度高于男性。这些结果表明 (i) 自主神经系统最初对高唤醒刺激敏感，并且 (ii) 经过一段时间后，瞳孔大小会根据诱发的认知兴趣和采用的情绪调节而变化。这项研究表明了材料情感特征对产品设计的兴趣。
教育机器人，情感识别和ASD -IRIS
摘要：技术始终代表了人类进步的关键。人们认为，使用支持技术调解人可以促进教学/学习过程，并使每个人都可以学习如何在不成为其奴隶或被动用户的情况下进行批判性管理技术，同时为集体福祉做出贡献。教育机器人技术是学习的新领域，可以为学生提供许多好处。机器人的使用可以提供创建包容性教育环境的可能性，在该环境中，所有学生，无论他们的能力或残疾如何，都可以有意义。本文提出了对从系统文献综述获得的证据的分析，该证据参考了一般教育机器人技术和社会机器人技术以识别情绪。最后，作为对情感识别的教育机器人干预的实际实施，将在NextGenerationEU中提出“ Emorobot项目”作为欧盟资助的“创新生态系统 - 罗马的Technopole”项目的一部分。该项目的目的是通过创建可以识别情绪的开源社交机器人来促进患有自闭症谱系障碍儿童的社交技能。该项目旨在为教师提供一种支持工具，使他们可以设计个人活动，然后将活动扩展到同学。这可以帮助确保所有学生都可以接受优质的教育，并且没有人被抛在后面。一个教育机器人可以用作社交调解人，在学习阶段的玩伴，可以帮助学生发展社交技能，建立同伴联系，减少社交隔离（这种疾病的主要困难之一），并通过互动和模仿来促进动机和获得人际交往能力。
使用双光谱对中风患者的情绪评估...
1马来西亚佩利斯大学电子工程技术学院（Unimap），Arau 02600，马来西亚Perlis； wenyean0412@gmail.com（C.W.Y。）; iqbalomar@unimap.edu.my（M.I.O.）; wendy880806@gmail.com（B.S.Z.）2马来西亚佩里斯大学电气工程技术学院（UNIMAP），ARAU 02600，马来西亚Perlis； wanazani@unimap.edu.my（W.A.M.）; abdhamid@unimap.edu.my（A.H.A。）3科威特市科威特市科威特科学技术学院电子和传播工程系，科威特市第7圈路13133，科威特； m.murugappan@gmail.com 4 Nanyang Technological University（NTU）的电气和电子工程学院，新加坡639798，新加坡Nanyang Avenue 50； yuva2257@gmail.com 5马来西亚马来西亚佩里斯大学工程数学学院，马来西亚佩里斯，马来西亚； kadri@unimap.edu.my 6马来西亚佩里斯大学（UNIMAP）机械工程技术学院，马来西亚佩里斯（Perlis）Arau 02600； zuradzman@unimap.edu.my（Z.M.R.）; shahriman@unimap.edu.my（s.a.b。）*信件：khairunizam@unimap.edu.my
使用多...
情绪对人类至关重要，并且在人类认知中起着重要作用。情感通常与逻辑决策，感知，人类互动以及在一定程度上是人类智力本身有关。随着研究界日益增长的兴趣，建立了人类与计算机之间的一些有意义的“情感”互动，需要对可靠和可部署的解决方案来识别人类情感状态。使用脑电图（EEG）进行情感识别方面的最新发展引起了研究社区的浓厚兴趣，因为消费级可穿戴EEG解决方案的最新发展可以为识别情感提供便宜，便携式和简单的解决方案。自上次全面审查从2009年到2016年进行了回溯，本文将使用2016年至2019年的EEG信号更新情绪识别的进展。te专注于此最先进的评论，重点介绍了情感刺激类型和表现方法，研究规模，脑电图硬件，机器学习分类器和分类方法的要素。在这篇最新的评论中，我们建议一些未来的研究机会，包括提出不同的方法，以虚拟现实（VR）的形式提出刺激。为此，将仅专门用于审查该研究领域中的VR研究的其他部分作为使用VR作为刺激呈现设备的新方法的动机表示。审查论文旨在对使用脑电图信号以及那些进入这项研究领域的人进行情感识别的研究社区有用。
情绪识别的自由能原理研究
本文概述了情绪识别设备的发展前景。它提供了自由能量原理的概念概述；包括马尔可夫毯、主动推理，特别是对自我和心智理论的讨论，然后简要解释了这些概念如何解释情绪推理的神经和文化模型。潜在的假设是，情绪识别和推理设备将从最先进的深度学习模型发展成为主动推理方案，超越营销应用，成为精神病学实践的辅助手段。具体来说，本文提出，第二波情绪识别设备将配备情绪词典（或认知搜索情绪词典的能力），使设备能够通过主动引出用户的反应并从这些反应中学习来解决对情绪状态的不确定性。紧接着，第三波情感设备将会汇聚于用户的生成模型，使得机器和人类进行一种互惠的、亲社会的情感互动，也就是共享一个情绪状态的生成模型。
通过单眼简化多模式情绪识别...
第 3 章：方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.4 测试阶段：情绪分类.......................................................................................................................................13
使用机器学习的语音情感识别
摘要。语音情绪识别（SER）是一个跨学科领域，利用信号处理和机器学习技术来识别和分类通过语音传达的情绪。近年来，由于其在人类计算机互动，医疗保健，教育和客户服务中的潜在应用，SER引起了极大的关注。可以从各种声学特征中推断出幸福，愤怒，悲伤，恐惧，惊喜和厌恶等情绪，包括音高，强度，语音速度和光谱特征。然而，由于诸如说话者的可变性，文化差异，背景噪声和情绪表达的微妙之处等因素，准确地识别语音的情绪是具有挑战性的。本文探讨了语音情感识别的最新方法，重点是深度学习方法，特征提取技术以及使用大规模情感标记的数据集。我们回顾了传统的方法，例如隐藏的马尔可夫模型和支持向量机，并将其与神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））和复发性神经网络（RNN）（RNN）中的现代进步进行比较。此外，我们讨论了该领域的挑战，包括自发言语中的情感检测，跨语性和跨文化识别的影响以及当前基准的局限性。最后，我们提供了SER系统的现实应用程序的概述，包括它们集成到虚拟助手，心理健康诊断和互动娱乐中。我们通过强调多模式情绪识别的新兴趋势，以及未来研究的潜力，以提高不同环境中SER系统的鲁棒性和准确性。
基于视频的情感并影响上下文数据集中的跟踪
人类情感识别一直是心理物理学和计算机视觉的重要主题。但是，经常发布的数据集有许多局限性。进行检查，大多数数据集都包含仅包含有关面部表情的信息的框架。由于以前的数据集的局限性，很难理解影响人类识别的机制，或者在这些数据集中训练的计算机视觉模型上对人类的识别良好。在这项工作中，我们介绍了一个全新的大型数据集，基于视频的情感并影响上下文数据集（VEATIC）中的跟踪，可以征服先前数据集的限制。Veatic在好莱坞电影，纪录片和家庭视频中有124个视频片段，并通过实时注释进行了连续的价和唤醒评级。与数据集一起，我们采用了一项新的计算机视觉任务，以通过每个视频框架中的上下文和字符信息来推断所选字符的影响。此外，我们提出了一个简单的模型来基准这项新的计算机视觉任务。我们还使用数据集与其他类似数据集进行了预处理模型的性能。实验显示了通过VEATIC验证的模型的竞争结果，表明VEATIC的普遍性。我们的数据集可从https://veatic.github.io获得。