表情识别

资 源 简 介

表情识别

详 情 说 明

表情识别技术正在向更深入的生理信号分析方向发展，其中基于脑电数据的情绪识别方法展现出独特优势。这种方法通过捕捉大脑活动的电信号来识别人的情绪状态，比传统面部表情分析更能反映真实情感。

关键技术实现中，小波变换发挥着核心作用。这种时频分析方法能够将原始的脑电信号分解到不同频带，每个频带对应着特定的大脑活动模式。常见的重要频带包括δ波(1-4Hz)、θ波(4-8Hz)、α波(8-13Hz)、β波(13-30Hz)和γ波(30-100Hz)。

不同频带的能量变化与特定情绪状态密切相关。例如，α波活动通常与放松状态相关联，而β波增强可能反映紧张或焦虑情绪。通过精确划分这些频带并提取相关特征，系统可以建立起频带特征与情绪类别之间的映射关系。

在实际应用中，这种方法的优势在于能够绕过人为的表情控制，直接检测大脑的真实情绪反应。这对于临床心理学研究、人机交互设计等领域都具有重要价值。随着算法的不断优化，基于脑电频带分析的表情识别技术正逐渐从实验室走向实际应用场景。