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cfg-google-document-october-30.pdf - 希拉里表情包
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通过恐惧和悲伤的面部表情
13。致谢：29作者感谢Katerina Stephanou，Lisa Incerti和Rebecca Kerestes对30个数据收集的贡献，以及来自Sunshine Hospital Medical Imaging Department 31（墨尔本西部健康）的员工。32 33 14。利益冲突：34作者报告没有利益冲突35 36 15。资金来源：37这项工作得到了澳大利亚国家健康与医学研究委员会的支持38（NHMRC）项目赠款（1064643）。AJJ得到了澳大利亚政府39研究培训计划奖学金的支持。bjh得到了NHMRC职业40发展奖学金（1124472）的支持。CGD得到了NHMRC职业41发展奖学金（1061757）的支持。42
“上帝之眼——目击者呈现面部表情......
根据目击者的描述，通过绘制面部素描可以轻松识别罪犯并将其绳之以法，然而在这个现代化的世界里，传统的手绘素描方式在与现有数据库或实时数据库进行匹配和识别时并不那么有效和省时。过去曾提出过几种技术来转换手绘面部素描，并使用它们从警方数据库中自动识别和辨认嫌疑人，但这些技术无法提供所需的精确结果。甚至还引入了创建复合面部素描的应用程序，但这些应用程序也存在各种限制，例如面部特征工具包有限、创建的嫌疑人面部具有卡通画的感觉，这使得使用这些应用程序并获得所需的结果和效率变得更加困难。
面部表情机器分析 - iBUG 组
人类的脸部是主要感官输入和主要交流输出的场所。它容纳了我们大部分的感官器官以及我们的言语产生器官。它用于识别我们物种的其他成员，收集有关年龄、性别、吸引力和个性的信息，并通过凝视或点头来调节对话。此外，人类的脸部是我们根据所显示的面部表情交流和理解某人的情感状态和意图的主要手段（Keltner & Ekman，2000）。因此，人类的脸部是一个多信号输入输出交流系统，具有极大的灵活性和特异性（Ekman & Friesen，1975）。一般来说，人类的脸部通过四种信号传达信息。（a）静态面部信号代表面部相对永久的特征，例如骨骼结构、软组织和面部的整体比例。这些信号有助于个人的外表，通常用于个人识别。 (b) 慢速面部信号表示面部外观随时间逐渐发生的变化，例如永久性皱纹的形成和皮肤纹理的变化。这些信号可用于评估个人的年龄。请注意，这些信号可能会降低面部特征边界的清晰度并妨碍快速面部信号的识别。 (c) 人工信号是面部的外生特征，例如
“上帝之眼——目击者呈现面部表情......
根据目击者的描述，通过绘制面部素描可以轻松识别罪犯并将其绳之以法，然而在这个现代化的世界里，传统的手绘素描方式在与现有数据库或实时数据库进行匹配和识别时并不那么有效和省时。过去曾提出过几种技术来转换手绘面部素描，并使用它们自动识别和辨认警方数据库中的嫌疑人，但这些技术无法提供所需的精确结果。甚至还引入了创建复合面部素描的应用程序，但这些应用程序也存在各种限制，例如面部特征工具包有限、创建的嫌疑人面部具有卡通画的感觉，这使得使用这些应用程序并获得所需的结果和效率变得更加困难。
从语音驾驶动画机器人面部表情
摘要 - 动画机器人有望通过栩栩如生的面部表达来实现自然的人类机器人互动。然而，由于面部生物力学的复杂性和对响应式运动的综合需求，产生逼真的语音同步机器人表达式构成了重大挑战。本文介绍了一种新颖的，以皮肤为中心的方法，以从语音输入中驱动动画机器人面部表情。在其核心上，提出的方法采用线性混合皮肤（LB）作为统一表示，并在实施例设计和运动合成中指导创新。lbs通知致动拓扑，促进人类表达重新定位，并实现有效的语音驱动面部运动产生。这种方法证明了在单个NVIDIA RTX 4090上实时在4000 fps上实时在动画面上产生高度现实的面部表情的能力，从而显着提高了机器人在自然相互作用上复制细微的人类表达式的能力。为了促进该领域的进一步研究和开发，该代码已在以下网址公开提供：https：//github.com/library87/openroboexp。
使用面部表情的音乐推荐系统
音乐推荐系统在数字时代已获得了重要的重要性，为用户提供了基于诸如聆听历史，偏好和上下文数据等各种因素的个性化音乐选择。传统系统通常依靠明确的用户输入或过去的行为来暗示音乐，这可能并不总是与用户当前的情绪状态保持一致。此差距为通过合并实时情感检测而增强推荐系统的机会提供了机会。将音乐建议与用户情绪保持一致是一个复杂的挑战，因为情绪的主观性质以及实时准确检测和解释面部表情的技术复杂性。现有系统缺乏动态适应用户情绪状态的能力，通常会导致体验不足。这项研究的目的是开发一种音乐推荐系统，该系统使用面部表情推荐音乐。通过利用计算机视觉和情感分析技术，该系统旨在提供个性化和情感上的音乐推荐体验。本文使用面部表达式讨论了实时情感检测系统的开发和实施，以推荐音乐。它涵盖了用于情感检测的方法，系统体系结构，音乐推荐的集成以及对系统有效性的评估。
MGEED：多模态真实情绪和表情检测数据库
摘要 — 近年来，多模态情绪识别引起了学术界和工业界越来越多的关注，因为它能够使用各种模态（如面部表情图像、语音和生理信号）进行情绪检测。尽管该领域的研究发展迅速，但由于难以捕捉自然和细微的面部表情信号（如眼肌电图 (OMG) 信号），创建包含面部电信息的多模态数据库仍然具有挑战性。为此，我们在本文中介绍了一个新开发的多模态真实情绪和表情检测 (MGEED) 数据库，这是第一个包含面部 OMG 信号的公开数据库。MGEED 包含 17 个受试者，拥有超过 150K 张面部图像、140K 张深度图和不同模态的生理信号，包括 OMG、脑电图 (EEG) 和心电图 (ECG) 信号。参与者的情绪由视频刺激引起，数据由多模态传感系统收集。利用收集的数据，开发了一种基于多模态信号同步、特征提取、融合和情绪预测的情绪识别方法。结果表明，通过融合视觉、EEG 和 OMG 特征可以获得优异的性能。数据库可从 https://github.com/YMPort/MGEED 获取。
一种 3D-CNNs 方法对用户表情进行分类
最近的研究表明，社交辅助机器人 (SAR) 可用于各种操作环境，在这些环境中，促进人机交互和建立融洽关系取决于引发积极感觉。不同的人以不同的方式表达和感受情绪，这一事实造成了巨大的偏见，即使借助人工智能技术，也很难识别和区分情绪。这是最大的挑战之一。使用客观指标而非主观指标（如生物信号）作为情绪特征鉴别器可以缩小这一差距。先前的研究调查了使用 EEG 测量对 HRI 中的情绪进行分类，方法是查看一系列分类方法，例如使用 MLP 模型和全局优化算法应用于支持向量机、随机森林、决策树、K 最近邻和深度神经网络等方法，应用于原始和派生信号特征（例如，效价、唤醒、PSD 等）。本文介绍了一种新方法，该方法采用 3D 卷积神经网络 (3D-CNN) 来处理从 EEG 获得的地形图。据我们所知，该方法尚未在该领域进行研究。所提出的模型实现了令人印象深刻的 99.2% 的分类准确率，成功区分了积极和消极情绪，并表明将 EEG 数据转换为图像可能是一种可行的解决方案，因为它允许使用更准确的分类模型。所提出的模型的结果与最佳的最先进的模型一致。