计算机视觉与人类行为识别的情感

计算机视觉表示方法和技术的研究和应用,使一个或多个计算机观察和理解的内容视频/图像或多维数据在实际场景的内容。因此,普通心理学和计算机视觉是密切联系的,因为他们有助于研究人类的行为和心理过程,描述未来情绪和相应的行动。心理学情感识别是指情绪归因的基于视觉和听觉的观察非语言线索。非语言线索包括面部、声音、姿势和手势的迹象显示发送者,即一个人展现一种情感反应。交互时的情感表达和与他人的交往。学习如何阅读他们可以是一个艰巨的任务,所以计算机视觉可以用来做任务。因此,识别人类情感的能力基于生理学和面部表情打开重要的研究和应用机会,主要在医疗和人机交互。

如今,情感识别是人工智能的一个热门的研究领域,特别在计算机视觉领域。多亏了新技术所提供的机器和深度学习流程,机器可以假设人类的态度而经历的感受。一个多学科的方法来计算,结合等广泛领域的技能和知识工程、神经科学和行为心理学,可以做出了坚实的贡献来解释人类的情绪状态,因此,能够调整其行为扶少团团员,给予适当的回应这些情绪。这项研究旨在寻找计算机视觉解决方案适用于识别和管理情绪。

作者可以提供多学科领域的最新研究贡献的工程、神经科学和行为心理学应用于计算机视觉领域。因此,从上述地区的贡献是受欢迎的。特别感兴趣的领域包括,但不限于:

——大数据分析;
——人工智能;
——计算机建模和应用程序;
——数据挖掘;
——信息与知识工程;
-计算机视觉和虚拟现实;
——增强虚拟现实和计算机辅助设计/制造
——在医疗诊断;
——数字信号和图像处理;
-人机交互;
——模式识别与信号分析;
——决策支持系统;
——分布式控制系统;
——心理学的专家系统;
——混合学习系统;

精心设计的实验工作和研究中,理论分析执行生成的结果突出的见解,和成功的例子将知识从理论分析和实证研究转移到一个实际的场景或理论受欢迎在实践中观察到的现象。

关键字:人工智能、机器学习、计算机视觉、人类行为,情感采矿、普通心理学

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。