基于卷积神经网络情感识别的表情包输出

网络社交中的表情包越来越丰富。有一种新的寻找网络社交表情包的方法,通过使用卷积神经网络的图像处理能力,进一步根据实时表情来寻找合适的表情包,目的在于节约网络社交上寻找合适表情包的时间和效率。通过实验表明,该方法具有较好的识别精度,能够在较短时间内找到与用户实时表情相匹配的表情包,缩短了用户查找表情包的时间,增加了网络社交的乐趣并提高了效率。     

基于情感识别的自适应多Agent虚拟ICAI系统的研究

传统的虚拟智能计算机辅助教学系统(ICAI)未考虑学习者在学习过程中的情感和教学过程中的交互。针对这个问题,提出一种基于情感识别的自适应多Agent虚拟ICAI系统,并给出了其模型框架图,用多Agent技术实现各模块的主要功能,结合微表情识别技术和适应性教学理论,提出识别学习者的微表情来诊断情感状态,并对学习者的情感状态做出适应性的反应,从而实现辅助虚拟教学中的情感交流和自动交互。     

善用微表情, 提高教育的针对性

微表情与人类内在的情感信息加工过程紧密相关,它无法伪造,不受意识控制,反映了人类内心的真实情感,但却很难为人们所察觉."微表情"最短可持续1/25秒,虽然只是短短的一瞬间,却很容易暴露一个人的情绪.跟普通的面部表情相比不同的是,微表情很少能够装出来,它完全能够反映出人类共有的厌恶、愤怒、恐惧、悲伤、幸福、惊讶以及轻蔑这七种情绪特征.     

微表情识别在大学英语泛读课提问中的运用

微表情是人们心理状况的外部表现,教师在课堂提问互动中,通过对学生外部表现的观察,判断其情绪和状态,揣测其心理反应,并灵活采取相应的教学调控手段。同时,在大学英语泛读课堂上,因话题更广泛、题材更多样,问答环节增加了对学生的挑战,教师更应具备敏锐的观察能力,判断学生不能顺利作答的卡壳点,及时调整提问方式,提供恰当的帮助,做好“脚手架”角色,推动学生完整作答,提升课堂教学质量。     

浅析微表情在心理咨询过程中的试探性应用

时代不断地更新,社会不断地发展,人们对物质的追求也随即不断提升,80年代的青年人充斥着满腔的热情于正义感,90年代的年青人拥有者改革开放的新思想,怀揣着自己的理想坚持着自己的信念,进入21世纪的年青人各种心理开始注意产生自己并不了解的障碍,于是这个时候心理咨询的成为了一个不可或缺的高校标配。然而在心理咨询师在整个咨询过程中最在意的就是来访者的情绪,情绪是人类的整个认知活动中最直观的感受。通过情绪,人类能传递出自己的情感,有利于人际的交流及适应外界环境变化等功能。同时,情绪也是变化复杂且微妙的,是人类适应社会的一种重要的组织行为。