关于组织2022年省级专精特新中小企业申报认定和2019年省级专精特新企业审核的通知
06-18
很多分析人际关系的文章都会提到一点：我们很难真正理解别人的感受。
请记住，面部表情并不总是可靠的：微笑可能隐藏着沮丧，而面无表情的人可能是胜利者。
为了深入探索人类情绪的奥秘，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室创建了EQ-Radio，利用无线信号来监测情绪。
无需身体传感器或面部识别软件的帮助，EQ-Radio 通过测量呼吸和心跳的微小变化来判断一个人处于四种情绪中的哪一种：兴奋、快乐、愤怒或悲伤，准确率高达 87% 。
该项目的麻省理工学院教授和负责人迪娜·Katabi预测，该系统将用于娱乐、消费者行为和医疗保健：电影制片厂和广告公司也可以使用该系统来测试观众的实时反应；而在智能家居环境中，系统可以通过捕捉与人的心情相关的信息来调节室内温度，或者建议你应该呼吸一些新鲜空气。
Katabi说：“我们的研究结果表明，无线信号可以捕捉到一些肉眼不一定能察觉的人类行为。
”他与博士导师赵明敏和法德尔·阿迪布就此主题撰写了一篇论文。
“我们相信这一研究成果将为技术发展开辟一条新的道路，可以帮助检测和诊断抑郁症和焦虑症。
”Katabi果然说到做到了——在她的不懈努力下，她的公司Emerald将利用情绪检测技术来监测和预测老年人是否会跌倒。
那么，它到底是如何运作的呢？大多数现有的情绪监测方法依赖于视听设备或安装在人身上的传感器。
这两种技术都有缺点——面部表情非常不可靠，而安装在身体上的传感器（例如胸带和心电图监视器）可能会带来各种不便，如果它们的位置稍微移动，它们监测的数据也可能不准确。
EQ-Radio 发送监测生理信息的无线信号，最终反馈到设备本身。
它的算法可以分析心跳之间的微小变化来确定人们的情绪。
消极情绪被判断为“悲伤”，而积极和高涨的情绪被判断为“兴奋”。
尽管这种测量因人而异，但存在内在的统一性。
“通过了解人们在不同情绪状态下心跳的变化，我们可以有效判断他们的情绪状态，”赵说。
在他们的实验中，参与者选择了最能代表他们记忆中的兴奋、快乐、愤怒、悲伤或无情绪的视频或音乐。
在掌握了两分钟视频中的五种情绪设置后，EQ-Radio可以根据一个人的行为准确判断出他处于四种情绪中的哪一种，准确率高达87%。
与微软开发的基于视觉和面部表情的情感API相比，EQ-Radio在识别快乐、悲伤和愤怒三种情绪方面更加准确。
同时，这两个系统在判断中性情绪方面同样准确，因为没有情绪的面孔总是更容易识别。
目前，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室最困难的任务是摆脱不相关数据的干扰。
例如，为了分析心率，他们抑制了呼吸可能产生的影响，因为一个人呼吸时肺部的起伏比心脏跳动时更多。
在不久的将来，捕获完整心跳波形的算法可以用于非侵入性测试和诊断设备。
“心脏瓣膜在几毫秒内打开和关闭，该系统可以检测一个人的心脏是否跳动，”阿迪布说。
“这将使我们能够更好地了解心律失常并找出我们可以采取的措施。
”以前没有想到的医疗应用。
“研究团队将于下个月在国际计算机协会上展示他们的研究成果，让我们拭目以待。
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