生理信号分析的情绪识别：应用与方法综述

"该文是关于基于生理信号分析的情绪识别的研究进展，主要探讨了在人机交互中的情绪识别方法和其在智能家居、工业4.0、个人健康等领域的应用潜力。文章提到了非接触式和接触式的情感识别系统，如面部特征分析、智能可穿戴设备监测生理参数以及脑电图、心电图和肌电图等多模态测量方法。文中还对比了不同方法的分类精度，并展望了未来情绪识别技术的发展趋势，特别是心脏相关参数在智能可穿戴设备中的应用以及面部识别在非接触式情感识别中的作用。关键词包括情绪识别、面部识别、心率变异性、情绪智力、智能计算和最新技术。" 文章深入介绍了基于生理信号分析的情绪识别技术，这是当前人机交互领域的一个重要研究方向。随着科技的发展，理解并利用用户的情绪成为提升用户体验的关键，特别是在智能家居系统和个性化医疗保健中。作者Egger、Ley和Hanke指出，情绪识别能够改善人类与计算机的交流，尤其对于那些压力大或者有心理问题的用户，可以提供更加贴心和有效的服务。 文章首先阐述了情绪识别的重要性，尤其是在认知过程中的作用，如学习、记忆、感知和解决问题。接着，作者列举了不同的情感识别方法，包括通过摄像头分析面部特征的非接触式方法，这种方法在计算机、智能手机或平板电脑等设备上尤为实用。另一种是利用智能可穿戴设备监测皮肤电活动和心脏相关信号的接触式方法，这些设备在执行动态任务时仍能悄无声息地收集数据。 此外，文章还探讨了多模态并行计算系统，这种系统结合多种生理信号（如脑电图、心电图和肌电图）以提高分类准确性。根据研究，脑电图对四种情绪的识别率高达88.86%，而多模式测量的识别率为79.3%。面部识别在识别七种情绪状态时达到了89%的准确率，语音识别在区分快乐和悲伤时的准确率为80.46%。 未来的研究趋势中，作者特别强调了心脏相关参数在智能可穿戴设备中的潜在应用，认为这将有助于实现更准确且不易察觉的情绪监测，适用于动态或户外环境。同时，面部识别作为非接触式工具，将在计算机交互中的情感识别方面发挥重要作用。 关键词的提及表明，该文关注的是如何利用技术来提升情感识别的精度和实用性，涵盖了从生物信号处理到智能算法的广泛领域。这篇综述为从业者、研究人员和工程师提供了全面的参考，帮助他们在特定应用场景中选择最适合的情感识别技术。