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为运动障碍人士设计并评估免提视频游戏控制器
在过去的几十年里，尽管游戏输入法的变化速度较慢，但视频游戏的发展速度惊人。游戏输入法仍然依赖于双手控制操纵杆和方向键或键盘和鼠标来同时控制玩家移动和摄像机动作。双手输入对那些有严重运动障碍的人造成了重大的游戏障碍。在这项工作中，我们提出并评估了一种使用实时面部表情识别的免提游戏输入控制方法。通过我们的新输入法，我们的目标是使患有神经和神经肌肉疾病、可能缺乏手部肌肉控制的人能够独立玩视频游戏。为了评估我们系统的可用性和接受度，我们对八名严重运动障碍患者进行了远程用户研究。我们的结果表明，用户对我们的输入系统非常满意，并且偏好度更高，参与者将输入系统评为易于学习。通过这项工作，我们旨在强调面部表情识别可以是一种有价值的输入法。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
情绪已与自主神经（ANS）和中枢神经系统的活动联系起来（CNS; Dalgleish，2004）。因此，很难将个人（即离散）情绪类别与ANS中的特定响应模式联系起来（参见Kragel＆Labar，2013年； Kreibig，2010年； Siegel等人，2018年）或不同的大脑区域（Lindquist等，2012;但是参见Saarimäki等，2016）。相反，情绪似乎是通过与基本心理学（即，也是非情感）操作有关的大脑区域和身体激活的一组动态实现的（即“心理原始人”； Lindquist等，2012）。在这种观点中，Humans通常处于令人愉悦或不愉快的唤醒状态的波动状态（“核心影响”； Russell＆Feldman Barrett，1999; Lindquist，2013），可能会受到外部刺激的影响。表情唤醒可能会有一种“共同货币”来比较不同的刺激或事件（Lindquist，2013年），并代表基本的神经过程，这些神经过程是各种表情的基础（Wilson-Mendenhall等，2013）。
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。
b“手机，尽可能。这些系统允许听众看到演讲者的脸。听众策略：通过更近的移动并认真地观察主题来帮助预测说话者所说的内容的所有信息通过语音，手势，手势，表达，指向，指点，指向，/或质疑说话的质疑（如果很快就能避免），请避免说明的所有信息（如果不一致）什么！？！？！？！”
b“电话，尽可能。这些系统允许听众看到说话者的脸。听众策略：通过仔细移动和观察主题来帮助预测说话者通过言语，手势，面部表情，指向，写作，写作和/或发短信信号传达给演讲者的所有信息，以帮助您尽快向演讲者传达的所有信息，以帮助您尽快向演讲者传达。 “
人类机器人面部共表达
大型语言模型正在实现机器人口头交流的快速进步，但是非语言通讯并不能保持步伐。物理类人形机器人努力使用面部运动来表达和交流，主要依靠声音。挑战是双重的：首先，一种表达的机器人面孔的致动在机械上具有挑战性。第二个挑战是知道要产生什么表达，以使机器人看起来自然，及时和真实。在这里，我们建议通过训练机器人来预测未来的面部表情并与人同时执行它们，从而可以缓解这两个障碍。虽然延迟的面部模仿看起来不明显，但面部共表达感觉更为真实，因为它需要正确推断人的情绪状态才能及时执行。我们发现，机器人可以学会在人类的微笑之前预测即将到来的微笑，并在人类的笑容面前预测，并使用学习的逆向运动面部自我模型，同时与人同时同时表达微笑。我们使用包含26个自由度的机器人脸证明了这种能力。我们认为，同时表达面部表情的能力可以改善人类机器人的相互作用。
人工智能 (AI) 图像提示指南
图像描述提示是艺术家与 AI 艺术系统“对话”的方式，编写好的提示是创作 AI 图像的关键技能。提示可以简单到“一只快乐的狗”，也可以复杂到“一只非常可爱的毛茸茸的狗，带着喜悦和希望的表情，具有蒸汽朋克风格，就像塞尚的画作一样，照片般逼真且细节丰富”。以下是一些要组合的示例术语。
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。
衰老对人脑网络目标可控性的影响
我们如何判断另一个人的感受？使用一类对社会交流至关重要的刺激进行了详细研究，这些刺激对我们对他人的代表性显着贡献：人的面部表情（Darwin，1872; Ekman，1973; Ekman，1973; Fridlund，1994; 1994; Russell和Russell and Fernandez-Dols，1997; Cole，1997; Cole，1998;已经证明对面部表情的认识涉及诸如杏仁核等亚科结构（Adolphs等，1994; Morris等，1996; Young等，1995），以及右半球的新皮层以及右半球（Bowers et al。 Al。，1998）。脑损伤可能会损害面部信号的情绪的认可，同时保留识别其他类型信息的能力，例如人的身份或性别（Adolphs等，1994），而VICE FERA（Tranel等，1988）。这些发现的主张是存在相对专业的神经系统的存在，以检索面部情感意义的知识，从演变的角度来看，这一想法也表现出了友善。然而，尽管杏仁核在处理情感显着刺激中的功能作用已引起了很大的关注，但右半球内皮质区域所做的贡献只是在解剖部位和所涉及的认知过程方面都隐约地指定了。先前的研究发现了重要性的证据
传感器与人工智能人机智能交互方法与算法：系统映射研究
摘要：为了使计算机具备人类的沟通技能并实现计算机与人类之间的自然交互，需要基于人工智能 (AI) 方法、算法和传感器技术的智能解决方案。本研究旨在识别和分析现有人机智能交互 (HCII) 研究中最先进的 AI 方法和算法以及传感器技术，以探索 HCII 研究的趋势，对现有证据进行分类，并确定未来研究的潜在方向。我们对 HCII 研究主体进行了系统的映射研究。我们识别并分析了 2010 年至 2021 年期间在各种期刊和会议上发表的 454 项研究。HCII 和 IUI 领域的研究主要集中在使用传感器技术（例如摄像头、EEG、Kinect、可穿戴传感器、眼动仪、陀螺仪等）对情绪、手势和面部表情进行智能识别。研究人员最常应用深度学习和基于实例的 AI 方法和算法。支持向量机 (SVM) 是用于各种识别（主要是情绪、面部表情和手势）的最广泛使用的算法。卷积神经网络 (CNN) 是用于情绪识别、面部识别和手势识别解决方案的常用深度学习算法。