这要求计算机具有适应性，这对于准确理解人类交流方法和激活正确的反馈至关重要。 情绪识别图 返回索引 情感模型：离散类别还是连续变量？ 计算机适应性的一个关键因素是它理解人类情感和行为的能力：人类意图可以通过言语和非言语行为以不同的方式表达。 现在，情绪研究承认情绪包括认知过程（例如感知、注意力和评估），也包括身体过程（例如生理唤醒、行为以及面部和声音表达）。 尽管几十年来进行了广泛的学术研究，但对于如何对情绪进行分类仍然没有达成普遍共识。 因此，为了避免识别它们时出现错误并设计可靠的设置，有必要了解它们的建模、处理和表达。 有多少情绪？ 根据 、 和 （ ）的研究，提出了基于基本模型的情绪分类，有 种情绪可以分为两组： 种基本情绪（愤怒、期待、不信任、恐惧、幸福、喜悦、爱、悲伤、惊讶、信任）和 种次要情绪。
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这些包括生物参数，例如心率变异性、舒张压和收缩压、脉搏、瞳孔扩张、呼吸、皮肤电导和温度、与手势运动、姿势、面部肌肉、音调和声音强度相关的参数。 情绪识别自动情绪 艺术水平 最近，情绪感知智能系统已应用于电子医疗、电子学习、推荐系统、智能家居、智能城市和智能对话系统（例如聊天机器人）等各个领域。 基于计算机的自动情绪识别的使用在各种智能系统中具有巨大的潜力，包括在线游戏、神经营销（评估客户反馈）和心理健康监测。 一般来说，自动情绪评估（ ）在机器人、营销、教育和娱乐行业等领域尤其重要。 在人机交互领域，情绪识别 检 号码数据库 测的目标是设计和实现具有优化人机交互的智能系统，适应用户的情绪状态。 医疗保健行业越来越依赖技术应用和设备。患者与虚拟化身互动，能够根据用户的情绪进行阅读和调整，可以提高他们的积极性。
或纸质形式在这种情况下
因此，情绪被认为涉及多种机制 组成部分，其中包括： 评估过程，涉及触发情绪反应 心理生理变化，例如心率增加或杏仁核激活 运动表情，例如面部表情、声音变化和手势 行动倾向，例如战斗 逃跑准备 主观经历，例如自我报告的愤怒感 情绪调节 应对过程，例如抑制或重新评估。 我们现在在哪里？ 过去二十年的一个关键贡献是提供证据来反对 情绪是皮质下和边缘系统，而认知是皮质的 这一观点。这个概念强化了思想和情感之间不完美的笛卡尔二分法。 现在有充分的证据表明认知和情感的神经基础基本上重叠。记忆编码和检索、因果推理、深思熟虑、目标评估和计划等认知过程 银行邮件 在情感体验过程中持续运作。这一证据凸显了考虑任何人机交互的情感成分的重要性。 随着人机（计算机）交互 协作存在于各种环境中，越来越多的人机工程学和智能系统领域的研究人员正在寻求提高效率和灵活性。
