1、“.....选择是和先前研究总值,。电影场景使目标情绪在我们试点研究端高主体协议内被引发。图臂章选择多通道刺激情感启发之后,电影片段和数学问题结论在个包含了参与者幻灯片内总结。看幻灯片时采集参与者生理信号，通过对话间情感表现来总结每个人个人报告。采集生理信号归化是为了减少参与者之间个体差异和四个特性最小值,最大值,意味着和方差。从生理数据提取为每个生理数据类型总共特性。三个监督学习算法分析这个特点最近邻算法,判别函数分析,和马夸特反向传播算法,。总来说,这三个算法,和，可以识别情绪，分别为.,.,.准确率。虚拟现实中驾驶模更好地驾驶。图,它最初是由,提出显示系统整体架构,识别司机当前情绪状态并做出相应回应，司机可以通过解释来评估心理和生理特定情感经验。生理反应可以被识别和收集，通过接收传感器以不同形式来观察司机视觉面部表情,动觉自主神经系统觉醒和运动活动和听觉声音语调。图人力多式联运影响表达与多媒体电脑传感匹配输入是通过实施各种模式识别算法，如人工神经网络，进行解释。该系统输出给出了个合成，为对应于感官观测值最可能情感概念形式......”。

2、“.....描述她目前情绪状态，并进行建议，下步行动是可能改变用户状态措施。目前，我们正专注于通过收集和分析他们生理信号，识别驾驶者情感状态研究。下节将讨论生理情感识别设计，由我们找到特定生理信号和情绪之间关系，并进行初步实验。相关研究和初步实验.来自生理信号情感识别对理解上情感和生理觉醒之间连接进行了些研究。人工分析已经成功地用于此目。但是，通过统计方法和算法解释数据是有利，实际上能够将它们映射到特定情绪方面。有研究表明，算法可以非常成功地识别生理信号情感。等,展示了在引发快乐惊奇愤怒恐惧悲伤和厌恶情感上加载信号来测试结果。测量到生理信号为皮肤电导，皮肤电位，皮肤电阻，皮肤血液，皮肤温度和瞬时呼吸频率。数据信号统计进行成对比较，其中情感成立了个对。这组情感组合，皮肤电反应和来区分对，同样热循环变量和和呼吸组合可以成功地分辨情感对。等,用个性化意象和情感配合加载图片引出快乐，悲伤，愤怒，恐惧，厌恶，惊讶，中立，柏拉图式爱情和浪漫爱情等情感感受。测量到生理信号是皮肤电反应，心跳，呼吸，心电图等......”。

3、“.....由混合方法获得了最好分类效果，达到了整体精度。研究,重点是识别驱动压力水平，测量和分析他们生理信号皮肤电传导，心脏活动，呼吸和肌肉活动。本研究实验参与者在停车库，在个城市，在高速公路上开车进行测试。结果表明，司机压力可以被识别为休息即在休息停车库，城市即行驶在波士顿街道，及公路高速公路上即双车道合并，具有准确度。.我们初步情感启发方式和识别实验在我们情感诱导实验中，我们用电影剪辑和困难数学问题来引出情绪悲伤愤怒惊讶恐惧沮丧和娱乐。通过个非侵入性无线可穿戴式电脑臂带图收集我们参与者生理信号皮肤电反应，心脏速率和温度。数学问题是用来引出挫折，电影片段被用来引出其他五个情绪。电影片段进行试点研究,选择是和先前研究总值,。电影场景使目标情绪在我们试点研究端高主体协议内被引发。图臂章选择多通道刺激情感启发之后,电影片段和数学问题结论在个包含了参与者幻灯片内总结。看幻灯片时采集参与者生理信号，通过对话间情感表现来总结每个人个人报告。采集生理信号归化是为了减少参与者之间个体差异和四个特性最小值,最大值,意味着和方差......”。

4、“.....三个监督学习算法分析这个特点最近邻算法,判别函数分析,和马夸特反向传播算法,。总来说,这三个算法,和，可以识别情绪，分别为.,.,.准确率。虚拟现实中驾驶模,他们把齿轮后停了下来,离开了汽车,胸背带和臂章被移除和臂章收集数据下载到电脑。最后,参与者被要求填写毕业后问卷调查。后毕业后问卷收集参与者感谢他们时间和参加这项研究,他们问他们是否有任何问题。措施问卷调查，包括人口职业性别年龄问题,参与者驾照历史驾车频率。文章研究问卷包括七个问题个情感经历问题,个模拟器问题和个在现实生活中交通参与者经验。前三个问题问参与者是否有过引起目标情感经历这种情感强度在美国范围内最高，以及他们是否有经验另种情感。第四个问题问到现实参与者，发现驾驶模拟器在美国范围内最高。最后三个问题问参与者沮丧或生气频率,频率高就变得恐慌或害怕,他们开车时感到无聊在美国范围内现实交通中频率代表从不，代表总是。.情感识别和机器学习在驾驶模拟器实验中，用最近邻法,马夸特反向传播和弹性反向传播算法分析生理信号测量，找到独特生理信号模式来匹配相关情绪......”。

5、“.....预期情绪驾驶场景是最有可能经验丰富,上述实验生成以下组生理记录恐慌恐惧,挫败和愤怒,无聊或嗜睡。数据集数量为每个情感，不同于总样本量。因为些参与者,收集数据没有完全符合情感。数据存储和规范化相同特性在.节中提到规范化数据中提取最小值,最大值,平均和标准偏差每个生理信号类型,温度和心率。这些特性是作为模式识别算法输入。情感识别精度与段式和弹性反向传播算法首先分析数据法和算法。神经网络结构与马夸特医生使用反向传播算法由个输入层有个节点,与个节点,个隐藏层和输出层有个节点。表和表报告每个情感集法分类精度和分别。如表中,从表中可以看到算法不是成功，而是在认识到六情绪引起情感引出实验电影片段.节。因此弹性反向传播算法布劳恩这是另个神经网络算法实现了。表显示了情感情感识别精度算法和表报告最后情感分类精度,马夸特医生反向传播和有弹性反向传播算法对所有情绪。评估算法性能个重要问题,而在实际应用程序是假阴性结果速度即系统不能识别用户负面情绪状态和假阳性结果即系统识别消极情绪状态用户虽然她没有经历这种状态得到解释用户生理信号。表总结了结果......”。

6、“.....由于情感识别本质问题,是不可能防止所有假阴性和假阳性然而假阴性和假阳性速度可以实现各种技术减少了。这些技术之是结合不同模式识别算法更高识别准确率。另个有用技术,可能整合不同形式情绪，可以从如生理学识别面部表情和声音语调提高识别准确性。结论和未来工作为了生理信号映射到相关情绪,驾驶实验设计在严格控制虚拟现实环境中进行。驾驶场景创建,包括各种交通事件引起恐慌或恐惧沮丧和愤怒,至是参与者娱乐情绪。臂章和极地胸带被用来测量皮电反应心率皮肤温度，弹性反向传播算法被用来分类生理信号和相应情绪。总体而言，能够以.准确度划分这三种情感，可以将.人进行分类，可以用它们.准确度进行分类。在本文中讨论所有实验，进行完全控制环境,实验完成后对生理数据进行了分析。我们研究个重要下步将在现实生活中收集生理数据和分析他们在实时和执行情感识别。另个改进,我们研究将应用不同特征提取技术,结合不同模式识别算法增加情感识别准确性。中文字出处,.摘要智能车的情绪与情感识别接口.在本文中,我们发现个新的潜在应用多媒体技术智能汽车的情感接口提高驾驶安全。我们还描述了实验......”。

7、“.....图,它最初是由,提出显示系统整体架构,识别司机当前情绪状态并做出相应回应，司机可以通过解释来评估心理和生理特定情感经验。生理反应可以被识别和收集，通过接收传感器以不同形式来观察司机视觉面部表情,动觉自主神经系统觉醒和运动活动和听觉声音语调。图人力多式联运影响表达与多媒体电脑传感匹配输入是通过实施各种模式识别算法，如人工神经网络，进行解释。该系统输出给出了个合成，为对应于感官观测值最可能情感概念形式。这种合成构成个描述性反馈，描述她目前情绪状态，并进行建议，下步行动是可能改变用户状态措施。目前，我们正专注于通过收集和分析他们生理信号，识别驾驶者情感状态研究。下节将讨论生理情感识别设计，由我们找到特定生理信号和情绪之间关系，中文字出处,.摘要智能车情绪与情感识别接口.在本文中,我们发现个新潜在应用多媒体技术智能汽车情感接口提高驾驶安全。我们还描述了实验，进行些生理信号皮肤电反应心跳和温度和些相关情绪和状态沮丧愤怒恐慌恐惧无聊和嗜睡测试。我们证明我们得到结果......”。

8、“......由来与动机分析人是社会人，表现感情和他们认知是受自己情绪影响。情绪影响人各种认知过程，包括感知和记忆组织分类和优先级目标产生，评估和决策战略规划焦点和注意力和动机和表现和意图通信和，和学习,。以往研究也表明，人表现感情都能与电脑和,进行交互。鉴于情绪在人机交互和情绪与认知之间强烈接口参与，机器感知需要能够捕捉到这样现象，以提升我们日常数字化工具作出相应反应。人们个重要日常活动是驾驶，并再次研究表明，司机也表现感情，他们驾驶他们汽车并且受自己情绪影响,。在美国攻击性驾驶导致,人死亡，每十年受伤，这大约售价美元十亿每年,。管理自己情绪，而驾驶无力往往是意外事故主要原因为之。愤怒是对个人驾驶造成负面影响情绪之。当司机变得愤怒，他们开始感觉自以为是，有关事件和愤怒削弱他们正常思维和判断，他们看法被改变，从而导致事件,误解。导致负面影响其他因素是沮丧，焦虑，恐惧，压力和,。为了能够在公路上更安全驾驶，个人需要更好地了解他情绪，并具有有效管理他们能力。司机如果知道自己情绪状态......”。

9、“.....以应对各种状况，但司机往往缺乏认识。例如，有些司机往往缺乏冷静，他们缺乏控制生气或沮丧能力。另个例子是，嗜睡，在驾驶中这是种最危险状态，然而当人们发现他们都困了，他们经常强迫自己继续行驶，而不是停下来休息。和讨论了用技术驱动程序来管理自己愤怒，包括放松技巧，以减少身体觉醒和形势心理重估。我们创造种情感智能小车接口目是为了提高驾驶安全性，通过促进车与司机个自然人机交互，在行驶过程中帮助她更好地了解她情绪状态。例如，当智能系统识别出驾驶员愤怒，有可能暗示驾驶员进行呼吸运动。类似地，当系统识别出驾驶员困倦，它可能会改变所述无线电台站不同曲调或滚下新鲜空气窗口。具有系统和驾驶者之间自然沟通，并自动根据驾驶者个人偏好采取上述预防措施，会增加驾驶者感觉，好像存在个真实人在车上与他们，帮助他们，让他们更好地驾驶。图,它最初是由,提出显示系统整体架构,识别司机当前情绪状态并做出相应回应，司机可以通过解释来评估心理和生理特定情感经验。生理反应可以被识别和收集，通过接收传感器以不同形式来观察司机视觉面部表情......”。