[通过运动分析检测情绪:人类和机器处理的比较]
Barbara Naor1,2, Dóra Egri1, Angéla Somogyi2
11 Egészségfejlesztési és Sporttudományi Intézet, Trauma és Fájdalom Pszichofiziológiája Kutatócsoport Budapest Magyarország.
Orvosi hetilap
|November 16, 2025
概括
运动分析显示,通过身体运动识别情绪是有前途的,但没有一种方法是普遍最好的. 结合人类观察,经典分析和人工智能,为情感识别提供了最可靠的方法.
科学领域:
- 心理学和认知科学 心理学和认知科学
- 人与计算机的交互
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 人类的情绪通过各种非语言线索表现出来,包括姿势,手势和运动模式.
- 运动分析为情感识别提供了定量方法,补充了传统方法.
- 现有的研究缺乏关于情感识别最有效的运动分析技术的共识.
研究的目的:
- 系统地审查用于情绪识别的运动分析方法.
- 为了比较基于人与基于人工智能的方法的有效性.
- 在基于运动的情感识别中识别当前的局限性和未来的方向.
主要方法:
- 系统的文献审查遵循PRISMA协议.
- 在多个科学数据库中进行了全面的搜索,产生了7699篇文章.
- 采用了包含/排除标准,结果有16项研究被选中进行详细分析.
主要成果:
- 确定了九种不同的运动分析方法.
- 其中四种方法采用人工智能 (AI) 来识别情绪.
- 在已识别的方法中,数据处理,技术应用和准确性存在显著差异.
结论:
- 没有一个单一的运动分析技术是普遍接受的情绪识别.
- 人工智能是一个有价值的工具,但当它单独用于情感识别时,它有局限性.
- 结合人类观察,经典运动分析和机器学习的多学科方法显示出最可靠的结果.
