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           檢信智能 Allemotion OS 情緒識別

    情緒識別原本是指個體對于他人情緒的識別，現多指AI通過獲取個體的生理或非生理信號對個體的情緒狀態進行自動辨別，是情感計算的一個重要組成部分。情緒識別研究的內容包括面部表情、語音、心率、行為、文本和生理信號識別等方面，通過以上內容來判斷用戶的情緒狀態。

情緒是綜合了人的感覺、思想和行為的一種狀態，在人與人的交流中發揮著重要作用。情緒是一種綜合了人的感覺、思想和行為的狀態，它包括人對外界或自身刺激的心理反應， 包括伴隨這種心理反應 的 生 理反應。在 人 們 的 日 常工作和生活中，情緒的作用無處不在。在醫療護理中，如果能夠知道患者、特別是有表達障礙的患者的情緒狀態，就可以根據患者的情緒做出不同的護理措施，提高護理 量。在產品開發過程中，如 果能夠識別出用戶使用產品過程中的情緒狀態，了解用戶體驗，就 可 以 改 善 產 品 功 能，設 計 出 更 適 合 用戶需求的產品。在各種人-機交互系統里，如果系統能識別出人的情緒狀態，人與機器的交互就會變得更加友好和自然。因此，對情緒進行分析和識別是神經科學、心理學、認知科學、計算機科學和人工智能等領域的一項重要的交叉學科研究課題。

關于情緒識別的普遍性觀點最早可以追溯到查爾斯·羅伯特·達爾文（Charles Robert Darwin）在 1872 年所寫的《人類和動物的表情》一書, 他認為人的情緒和表情是天生的、普遍的, 人們能夠識別來自不同文化、種族的人的情緒和表情。

從上世紀 60 年代起許多心理學家通過研究都得出了情緒識別具有普遍性的結論  。Ekman 和 Izard 提出人類共具有 6 種基本表情  (basic emotion)：高興、憤怒、恐懼、悲傷、厭惡和驚奇。然而, 其他一些心理學家則認為情緒的表達和識別是后天習得的, 具有文化差異性, 這文種化上的差異在面部表情的強度和對情緒體驗的推斷等方面都有所體現。

對應于不同的情緒誘發方法，情緒識別方法也各不相同，常見的情緒識別方法主要分成 兩大類:基于非生理信號的識別和基于生理信號的識別。基于非生理信號的情緒識別方法主要包括對面 部 表 情 和 語 音 語 調 的 識 別。面 部 表 情 識別方法是根據表情與情緒間的對應關系來識別不同的情緒，在特定情緒狀態下人們會產生特定的面部肌肉 運 動 和 表 情 模 式，如 心 情 愉 悅 時 嘴 角 角 上翹，眼部會出現環形褶皺; 憤怒時會皺眉，睜大眼睛等。目前，面部表情識別多采用圖像識別的方法來實現 。語音語調識別方法是根據 不 同 情 緒 狀態下人們的語言表達方式的不同來實現的 ，如心情愉悅時說話的語調會比較歡快，煩躁時語調會比較沉悶?；诜巧硇盘栕R別方法的優點是操作簡單，不需要特殊設備。缺點是不能保證情緒識別的可靠性，因為人們可以通過偽裝面部表情和語音語調來掩飾自己的真實情緒，而這種偽裝往往不易被發現。其次，對于患有某些特殊疾病的殘疾人來說，基于非生理信號識別的方法往往難以實現。

基于生理信號的情緒識別方法，主要包括基于自主神經系統( autonomic nervous system) 的情緒 識別和 基 于 中 樞 神 經 系 統( central nervous system) 的情緒識別?；谧灾魃窠浵到y的識別方法是指通過測量心率、皮 膚 阻 抗、呼吸等生理信號來識別對應的情緒狀態。美國麻省理工學院的 Picard 等人通過對人體自主神經系統的測量和分析，識別出了平靜、生氣、厭惡、憂傷、愉悅、浪漫、開心和畏懼等 8 種不同的情緒。這些自主神經系統的生理信號雖然無法偽裝，能 夠 得 到 真 實 的 數 據，但 是 由 于 準 確率低且缺乏合理的評價標準，因此不太適合于實際應用?；谥袠猩窠浵到y的識別方法，是指通過分析不同情緒狀態下大腦發出的不同信號來識別相應的情緒。這種方法不易被偽裝，并且與其他生理信號識別方法相比識別率較高，因此越來越多的被應用于情緒 識 別 研 究  。