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World File Search System读心术
读心术计算机的重要性——概述
摘要：剑桥大学的研究人员开发了读心术计算机，它能从面部表情或信号推断出人类的心理状态，引起了机器学习、心理学和计算机创造力的关注。它的主要目的是使人机交流更加顺畅，提高生产力，而无需等待人类的明确输入。该模型结合面部表情、头部动作和眼球运动的分析，表示面部表达的心理状态。本文揭示了系统如何通过面部表情分析 (FEA) 和未来派头带预测心理状态。本文还清楚地揭示了读心术系统的优缺点，这是研究人员和技术人员的一项动议。关键词：读心术计算机、机器学习、FEA、未来派头带、EEG、fNIRS、动态贝叶斯网络等。
读心术：解码大脑中的视觉体验......
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读心术计算机技术
用户的心理状态，并自适应地对这些心理状态做出反应 [1]。心智理论是一组表征能力，使人能够读懂他人的思想。它能够归因于他人的心理状态，并利用这种心理状态在有意图或有目标的框架内预测他人的行为和表情（Dennett 在 [2] 中将其称为有意图的立场）。面部动作和眼神语言在识别基本情绪（如快乐、悲伤、厌恶和恐惧）以及“认知”或复杂心理状态（如不信任、认可、计划、钦佩、兴趣、体贴等）方面尤其发挥着重要作用[3]。使用数字摄像机，读心计算系统可以实时分析一个人的面部特征，并推断出该人的潜在心理状态，例如他或她是同意还是不同意、感兴趣还是无聊、思考还是困惑。将特定心理状态如何在面部表达的先验知识与实时发生的面部表情和头部动作分析相结合。该模型以不同的粒度来表示这些，从面部和头部运动开始，并在时间和空间中构建这些运动，以更清晰地表示所代表的心理状态。Neven Vision 的软件识别面部的 24 个特征点并实时跟踪它们。然后分析运动、形状和颜色，以识别微笑或眉毛上扬等手势。随着时间的推移，这些组合表明心理状态。例如，头部点头、微笑和眉毛上扬的组合可能意味着感兴趣。使用动态贝叶斯网络对可观察到的头部和面部表现以及相应的隐藏心理状态之间的联系进行建模。剑桥目前的项目正在考虑进一步的输入，如身体姿势和手势，以增强推理。然后，我们将使用等效模型来控制卡通头像的动画。我们还在观察使用读心术来支持在线购物和学习系统。读心术计算系统也可用于监控和建议改进人机交互 [4]。