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基于生理数据的用户情感识别

基于生理数据的用户情感识别

作者: 00Taylor | 来源:发表于2020-02-28 21:44 被阅读0次

    近年来,人工智能在情感识别方面得到了极大应用。

    目前,情绪识别主要有两种方法,一种是非接触式的,即通过摄像头捕捉人的面孔,结合人工智能算法识别。另外一种是接触式的,即通过用户的生理数据,如肌电(Electromyography, EEG)、脉搏(blood Volume Pulse, BVP)、皮肤电导(Galvanic Skin Response, GSR)、呼吸(Respiration, RSP)等信息,再结合相关算法。

    当然,目前对情绪的识别仍旧显得粗糙,大多数研究只能实现诸如愤怒、悲伤、高兴等基本情绪。然而,人的情感是极为细腻的,且只有极少能表现在外在。这种情况下,接触式的情感识别的优势了。因为,人的情感状态会通过生理特征表现出来,比如紧张时心跳就加快,恐惧时眼睛瞳孔会放大等。

    目前,基于生理数据的用户情感及健康状态监测已经较为成熟,在应用层面,市面上很多

    可穿戴设备,如小米手环,就能采集人的心跳等数据,以检测人的健康等状态。可穿戴设备的另一个应用点是智能服装,因为贴身服装能采集很多皮肤方面的信息。

    限于时间,本文先写个序,后期再整理其他资料完善。

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