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虚拟代理面部表达生成的扩散模型在动机访谈中
动机访谈（MI）是一种以客户为中心的咨询方式，可以解决（客户）用户的行为改变动机。在本文中，我们提出了一种针对社会互动剂（SIA）的行为产生模型，并将其应用于（MI）中的虚拟治疗师的SIA。mi为治疗师和客户定义了不同类型的对话行为。已经表明，治疗师通过调整口头和非语言行为来与客户建立融洽的关系。基于对人类MI数据集（Annomi）的分析，我们发现了治疗师和客户的面部表情与对话行为之间的共发生。此外，治疗师将其行为适应客户的行为，以偏爱融洽的关系。我们的行为产生模型嵌入了这些共发生以及这种行为适应。为此，我们建立了一个基于在Annomi语料库训练的条件扩散方法的观察框架。我们的模型学会生成以MI对话行为和客户的非语言行为为条件的虚拟Thera-pist的面部表情。我们旨在通过使用用户的行为来使SIA在类似治疗的互动中更有效（即对话行为和用户和代理的非语言行为）以推动SIA行为。
使用眼镜型可穿戴设备通过多通道面部反应进行情绪识别
摘要 我们提出了一种眼镜式可穿戴设备，以不引人注目的方式从人脸检测情绪。该设备旨在用户佩戴时自然、连续地收集来自用户脸部的多通道响应。多通道面部响应包括局部面部图像和生物信号，包括皮肤电活动 (EDA) 和光电容积图 (PPG)。我们进行了实验以确定可穿戴设备上 EDA 传感器的最佳位置，因为 EDA 信号质量对感应位置非常敏感。除了生理数据外，该设备还可以通过内置摄像头捕捉代表左眼周围局部面部表情的图像区域。在本研究中，我们开发并验证了一种使用从设备获得的多通道响应来识别情绪的算法。结果表明，仅使用局部面部图像的情绪识别算法在对情绪进行分类时的准确率为 76.09%。使用包括 EDA 和 PPG 在内的多通道数据，与单独使用局部面部表情相比，准确率提高了 8.46%。这种眼镜式可穿戴系统以自然的方式测量多通道面部反应，对于监测用户日常生活中的情绪非常有用，在医疗保健行业具有巨大的应用潜力。
自动驾驶车（自动驾驶...
1234卫理公会工程技术学院，印度海得拉巴，摘要：自闭症支持系统旨在通过创新技术来增强被诊断为自闭症的儿童的学习和情感发展。情绪识别模块检测并从面部表情中分类情绪，提供音频反馈并保持被检测到的情绪的日志。在经常发现遇险的情况下，紧急短信会发送给父母。手势识别模块使儿童能够根据面部表情播放歌曲，从而促进多模式的互动体验。情感游戏模块使儿童参与互动游戏，以促进对情感的认识和理解。本文介绍了系统的架构，设计，实现和测试，以及结果和潜在的未来改进。这项研究证明了利用先进技术支持自闭症儿童的情感和社会发展的潜力，为治疗师，教育者和看护者提供了有前途的工具。通过整合面部识别，手势识别和基于情感的游戏，该系统为情感检测和互动提供了全面的平台。本评论的目的不仅旨在成为对情感识别的未来研究的参考，而且还概述了潜在读者在本主题中所做的工作。索引术语 - 自闭症，面部识别，手势识别，情感游戏，情绪检测，辅助技术
使用基因组编辑技术以及由此产生的农业，林业和渔业的繁殖改进...
（注1）限于确认和发布的用法方法。红海泡沫，树枝河豚和比目鱼被保存在陆地水产养殖设施中，没有出现个人和鸡蛋，并在设施中活着后被运送。 （注2）除上述内容外，由于仅进口加工产品，从确保生物多样性的角度确认并从食品和饲料安全的角度来确认生物多样性的角度，没有必要确认的土豆。有关详细信息，还请检查消费者事务局食品卫生标准审查部以及该部牲畜和渔业安全管理部的公共信息。 （有关URL，请参阅第24页。）
单次试验对视频游戏玩家的专业知识，来自大脑血液动力学和面部情绪反应
摘要：随着消费者对视频游戏娱乐的需求，游戏行业正在探索新颖的游戏互动方式，例如提供游戏与游戏玩家的认知或情感响应之间的直接接口。在这项工作中，游戏玩家的大脑活动是使用近红外光谱（FNIRS）进行成像的，而他们观看了他们玩的视频（英雄联盟）的视频。还记录了15个试验中的每一个中的参与者面孔的视频，其中试验被定义为观看游戏视频。从收集到的数据中，即游戏玩家的FNIRS数据与游戏玩家面部表情的情感状态估计相结合，游戏玩家的专业知识水平已在一个多模式的框架中被解码，其中包括由无培养的深度特征学习和分类通过统一模型来解码。使用随机卷积内核变换（Rocket）特征提取方法和91.44％的Deep Clastifier获得最佳三级分类精度。这是第一项工作，旨在使用非限制性和便携式技术来解码游戏玩家的专业知识水平，以及从游戏玩家的面部表情中获得的情感状态识别。这项工作对未来人类与视频游戏和大脑控制游戏的新型设计具有深远的影响。
脑损伤后长期意识障碍
即使患有 VS 的人在家人说了或做了某事后微笑、流泪、改变面部表情或转动眼睛，这在现阶段可能只是巧合。但是，如果这种情况经常发生，或者这种行为似乎是有意针对周围环境的（例如，在有人说出物体的名称后试图伸手去拿物体），向临床和护理团队提及这一点可能会有所帮助。您还可以讨论记录您与亲人的互动并与临床团队一起审查记录的选择。
用于报告和检测 3D 身体情绪姿势的移动应用程序
自动情绪检测正在成为自然人机交互的基石（Alonso-Mart´ın et al., 2013），并且通常集成到人机多模态通信系统中。许多作者研究了情绪的表达和检测（详情见（Zeng et al., 2009）的综述）。大多数视觉情绪检测方法都侧重于面部表情（Gunes and Hung, 2016）。然而，情绪也可以通过肢体语言来表达和感知（De Gelder, 2006）。可以通过考虑表情的运动或相应身体姿势的一些静态视图来分析情绪肢体语言。Saneiro 等人（2014）开发了一种用情绪标记身体动作的系统，所提供的信息可用于数据挖掘技术。此外，Garber-Barron 和 Si（2012）发现，变化后的身体姿势比静止的身体姿势更能代表情绪的自动检测。一些作者提出了将二维 (2D) 静态图像分类为一组情绪状态的自动技术 (Schindler 等人，2008 年；De Silva 和 Bianchi-Berthouze，2004 年)，在情感计算领域开启了一条具有挑战性的研究路线。现有的从身体姿势自动检测情绪的机制主要使用计算机视觉技术，其中从图像 (参见 (De Silva 和 Bianchi-Berthouze，2004) 中的示例) 或视频 (例如 (Garber-Barron 和 Si，2012)) 中提取相关信息。此视觉信息
通过长短期记忆循环深度神经网络提高基于脑电图的情绪识别的准确性
人们已经采用了多种方法来辨别人类的情绪，包括分析语音模式和语调（ Moriyama 和 Ozawa，2003；Zeng 等人，2009）。然而，值得注意的是，这种身体状态很容易被操纵或模仿（ Schuller 和 Schuller，2021）。面部表情及其变化通常用于情绪识别；然而，这些表情可以被个人有意修改，这对准确辨别他们的真实情绪提出了挑战（ Aryanmehr 等人，2018； Dzedzickis 等人，2020； Harouni 等人，2022）。 EEG（脑电图）是一种通过测量大脑内集体神经活动产生的电压变化来监测大脑活动的技术（San-Segundo 等人，2019 年；Dehghani 等人，2020 年、2022 年、2023 年；Sadjadi 等人，2021 年；Mosayebi 等人，2022 年）。脑电图是大脑活动和功能的反映，具有多种应用，包括但不限于情绪识别（Dehghani 等人，2011a、b、2013；Ebrahimzadeh 和 Alavi，2013；Nikravan 等人，2016；Soroush 等人，2017、2018a、b、2019a、b、2020；Bagherzadeh 等人，2018；Alom 等人，2019；Ebrahimzadeh 等人，2019a、b、c、2021、2022、2023；Bagheri 和 Power，2020；Karimi 等人，2022；Rehman 等人，2022；Yousefi 等人，2022， 2023 年）。
从大脑功能连接模式解读六种基本情绪
尽管有研究表明，六种基本情绪具有独特的神经和生理状态，但基本情绪通常与功能性磁共振成像 (fMRI) 体素激活 (VA) 模式难以区分。在此，我们假设跨大脑区域的功能连接 (FC) 模式可能包含超出 VA 模式的情绪表征信息。我们收集了全脑 fMRI 数据，同时人类参与者观看了表达六种基本情绪之一（即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶）或表现出中性表情的面部照片。我们获得了整个大脑区域每种情绪的 FC 模式，并应用多变量模式解码来解码 FC 模式表征空间中的情绪。我们的结果表明，全脑 FC 模式不仅成功地将六种基本情绪与中性表情区分开来，而且还将每种基本情绪与其他情绪区分开来。我们确定了每种基本情绪的情绪表征网络，该网络跨越了用于情绪处理的经典大脑区域。最后，我们证明，在相同的大脑区域内，基于 FC 的解码始终比基于 VA 的解码表现更好。综上所述，我们的研究结果表明 FC 模式包含情感信息，并主张进一步关注 FC 对情感处理的贡献。
验证面部影响识别的动态虚拟面孔
识别面部情绪的能力对于成功的社会互动至关重要。评估此能力时使用的最常见刺激是照片。尽管这些stimi被证明是有效的，但它们并未提供虚拟人类所取得的现实主义水平。本文的目的是验证一组新的动态虚拟面（DVF），它们模仿了六种基本情绪以及中性表达。脸部准备以低和高的动力观察，并从前视图中观察到。为此，招募了204名由性别，年龄和教育水平分层的健康参与者，以评估其面部影响识别的DVF集。将响应的精度与已经验证的Penn情绪识别测试（ER-40）进行了比较。结果表明，DVF与标准化的自然面一样有效，以重现人类样的面部表情。DVF（88.25％）鉴定情绪的总体准确性高于ER-40面（82.60％）。每种DVF情感的热门单曲都很高，尤其是对于中性的表达和幸福的情感。在性别方面没有发现统计学上的显着差异。60年来，年轻人和成年人之间也没有发现显着差异。更重要的是，与其剖面呈现相比，AVATAR面孔的命中率增加显示出更大的动态性以及DVF的前视图。dvfs与标准的自然面一样有效，可以准确地重现人类的情感表情。