MMJul, 2021

利用神经网络进行医疗监控系统的情绪识别：一项调查

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TL;DR通过深度学习技术识别患者的情绪，可以在智能医疗中心建立起能够检测抑郁症和压力的机制，进而早期对患者进行干预。本文对情绪识别领域的最新研究进行了系统总结，并关注了从语音、面部表情和音视频输入中识别情绪的不同技术，并将这些算法部署于真实环境中，构成了一种适用于医疗中心的监控系统。在论文最后，我们总结了相关挑战和未来工作，以提供使用情绪识别技术的应用展望。
发现论文，激发创造
  • 使用 CNN 的语音情感识别及其在数字化医疗中的应用案例

    使用卷积神经网络（CNN) 对音频录音进行识别和情感标记，通过机器学习方法评估表情识别模型，并关注精确度、召回率和 F1 得分，以提高交流意图的识别能力。

    Jun, 2024

  • 基于机器学习和神经网络的 EEG 信号情绪分析

    本研究通过使用 SVM，KNN 和 RNN (LSTM) 等算法，对 DEAP 数据集中的 EEG 信号进行分类和测试，以探究如何使用脑信号来改进情绪识别的性能，并进一步研究情绪随时间变化的规律。

    Jul, 2023

  • 使用神经网络进行挑战人群面部表情的情感识别

    这篇论文提出了一种通过图像进行面部表情的深度分类方法，采用了深度前馈人工神经网络。该方法可用于良好的应用，包括视觉检查和安全措施。

    May, 2023

  • 基于深度神经网络的端到端多模态情感识别

    本研究提出了一种运用视觉和听觉模态的情感识别系统，其通过深度卷积神经网络提取语音特征，通过 50 层的深度残差网络提取视觉特征，并运用长短时记忆网络进行机器学习算法，通过对 AVEC 2016 情感识别研究挑战的 RECOLA 数据库的自发和自然情绪的预测，明显优于传统的以听觉和视觉手工制作特征为基础的方法。

    Apr, 2017

  • 从活动识别的角度进行情绪识别

    通过探索深度学习体系结构在持续情感识别方面的应用，我们提出了一种新颖的三流端到端深度学习回归流程，其中包含一个注意力机制，该机制是基于多个最先进的动作识别系统的子模块的一种组合设计。定量分析表明，所提出的模型优于情感识别和动作识别模型的多个标准基线。

    Mar, 2024

  • 基于脑电的情绪识别：教程和综述

    本文从研究者的角度出发，综述了近期 EEG 情感识别研究的代表性成果，并提供教程以帮助研究者从零开始。介绍了 EEG 情感识别在心理和生理水平上的科学基础，将这些被综述的作品分类为不同的技术路线，并说明了理论基础和研究动机，最后讨论了现有的挑战和未来的研究方向。

    Mar, 2022

  • 深度神经网络对视频数据情绪识别的改进

    本文通过使用卷积神经网络和循环神经网络来识别视频数据中的情感，分析两种神经网络对系统性能的贡献，并在实验中实现了优于基线和其他竞争方法的表现。

    Feb, 2016

  • 情感计算的深度学习：决策支持中基于文本的情感识别

    本研究旨在通过深度学习和转移学习来提高情感计算中文段落情感识别精度。我们使用改进后的循环神经网络模型，并提出 Sent2affect 模型进行迁移学习。实验结果表明，我们的模型在 6 个基准数据集上表现出色，相对于传统机器学习方法有了显著提升。这些发现对情感计算的应用具有重要的启示意义。

    Mar, 2018

  • 基于生理信号的无监督情感识别的深度聚类

    情绪在人脑的认知过程中扮演重要角色，本研究提出了一种基于生理和心理数据的无监督深度聚类框架用于情绪识别。通过对 WESAD 数据集的测试，深度 k 均值和深度 c 均值在 Russell 情感模型的四个象限上具有 87% 的总体准确率，并通过主观评估结果初始化聚类，避免了需要标签的问题。

    Aug, 2023

  • 通过人工智能实现情商提升：自然语言处理与深度学习在医疗文本分析中的应用

    通过系统性研究，本文提出了一种利用人工智能评估与医疗有关文本情感的方法，重点关注自然语言处理和深度学习技术的整合。我们细致研究了许多利用人工智能增强情感分析、情绪分类和基于临床叙述、患者药物反馈和在线健康讨论的文本信息预测患者结果的研究。该综述表明算法在情感分类和神经退行性疾病的预测能力方面取得了显著进展，并创造了能够支持临床决策的以人工智能为动力的系统。人工智能应用的利用使个人化疗法计划的提高成为可能，整合了患者情感并有助于早期识别心理健康障碍。然而，AI 的应用面临着确保道德应用、保护患者机密和解决算法程序中潜在偏见等挑战。尽管如此，人工智能改变医疗实践的潜力是无可否认的，提供了一个使医疗变得更加知识化、高效化、富有同理心、以患者需求为中心的未来。本研究强调了人工智能对医疗的转变影响，提供了对人工智能在检查医疗文本情感内容和强调朝向更具同情心的患者护理方法的全面理解。研究结果倡导人工智能分析能力与医疗人文方面的和谐结合。

    Mar, 2024