滨州人脸识别情绪分析系统安装,情绪状态认识分析系统
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面议
人脸自动对焦和笑脸快门技术:是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定,确定头部,然后判断眼睛和嘴巴等头部特征,通过特征库的比对,确认是人面部,完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦,可以大大地提升拍出照片的清晰度。
笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上,完成了面部捕捉,然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度,来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的,所以特征库是基础,里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。
情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态,在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪是一种综合了人的感觉、思想和行为的状态,它包括人对外界或自身刺激的心理反应, 包括伴随这种心理反应 的 生 理反应。在 人 们 的 日 常工作和生活中,情绪的作用无处不在。在医疗护理中,如果能够知道患者、特别是有表达障碍的患者的情绪状态,就可以根据患者的情绪做出不同的护理措施,提高护理 量。在产品开发过程中,如 果能够识别出用户使用产品过程中的情绪状态,了解用户体验,就 可 以 改 善 产 品 功 能,设 计 出 更 适 合 用户需求的产品。在各种人-机交互系统里,如果系统能识别出人的情绪状态,人与机器的交互就会变得更加友好和自然。因此,对情绪进行分析和识别是神经科学、心理学、认知科学、计算机科学和人工智能等领域的一项重要的交叉学科研究课题。
基于生理信号的情绪识别方法,主要包括基于自主神经系统( autonomic nervous system) 的情绪 识别和 基 于 中 枢 神 经 系 统( central nervous system) 的情绪识别。基于自主神经系统的识别方法是指通过测量心率、皮 肤 阻 抗、呼吸等生理信号来识别对应的情绪状态。美国麻省理工学院的 Picard 等人通过对人体自主神经系统的测量和分析,识别出了平静、生气、厌恶、忧伤、愉悦、浪漫、开心和畏惧等 8 种不同的情绪[20]。这些自主神经系统的生理信号虽然无法伪装,能 够 得 到 真 实 的 数 据,但 是 由 于 准 确率低且缺乏合理的评价标准,因此不太适合于实际应用。基于神经系统的识别方法,是指通过分析不同情绪状态下大脑发出的不同信号来识别相应的情绪。这种方法不易被伪装,并且与其他生理信号识别方法相比识别率较高,因此越来越多的被应用于情绪 识 别 研 究 [1]。