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视觉词汇识别的事件相关电位(ERP)研究发现早期的脑电成分N170具有对词汇的敏感性, 可能反映了字形、语音和语义加工, 目前还没有得到统一的结论。本研究利用汉字形声字声旁表音和形旁表义的独特性, 使用神经适应范式深入考察了N170对汉字亚词汇语音和语义信息的敏感性。实验1操纵了连续汉字的声旁和整字读音重复呈现探究其诱发的神经适应性, 结果发现了左侧电极的N170对声旁和整字读音重复都产生了神经适...
面向精神健康监测的表情与微表情识别研究获进展（图）
中国科学院计算技术研究所 精神健康监测 微表情 识别 面部表情
2021/5/26
面部表情与微表情在人际沟通的非语言交流过程中具有重要作用，相较于语言有时候更能体现人的情绪情感，进而反映人的心理和精神健康状态。利用表情与微表情识别等视觉分析技术辅助进行心理与精神健康状态监测，具有便捷、友好、非侵扰，以及不依赖专业设备等优点。为此，中国科学院计算技术研究所VIPL研究组与法国国家信息与自动化研究院（Inria）STARS研究组，对面向精神健康监测的表情与微表情识别方法开展研究，并...
中国科学院心理研究所研究通过步态识别个体的抑郁症 (图）
抑郁症 姿态症状 步态数据
2021/5/12
抑郁症是一种非常普遍的精神疾病，目前全世界的范围内已有超过3亿的抑郁患者。虽然针对抑郁患者有多种治疗手段（如药物治疗、心理疗法等），但只有不到一半的患者接受了正确的治疗。这其中的一个重要原因就是抑郁症诊断的困难。具体而言，在抑郁初筛的过程中，初级保健医生常常不能有效地识别有抑郁症状的患者；同时，基于量表的抑郁诊断方法可能带来误诊的风险。因此，研究更有效的识别抑郁的方法具有非常重要的意义。
《自然》呼吁对情绪识别技术进行监管
《自然》 情绪识别技术 监管 人工智能
2021/4/12
英国《自然》网站近日发表文章指出，新冠疫情期间，很多公司推出了可以识别人类情绪的人工智能（AI），但这些工具提供的解释和数据很难证实。因此，随着这一领域的市场规模与日俱增，政府应立法对其进行监管。《自然》文章称，新冠疫情期间，科技公司一直在大力推销他们的情绪识别软件，用于远程监控工人甚至儿童。比如，一款名为“4棵小树”的系统，可以在学生做功课时评估他们的情绪。这款软件会绘制每个学生的面部特征图，将...
中国科学院心理研究所研究通过面部活动识别个体的心理健康症状（图）
中国科学院心理研究所 面部活动 识别个体 心理健康症状
2020/12/24
心理健康状态对个体的身体健康、个人成就和主观幸福感有很大的影响。除量表方法外，目前已有很多研究者提出可以使用行为数据建立机器学习模型来自动识别个体的心理健康状态。但是，目前多数研究都致力于识别某一种心理疾病的存在或程度，在一些非专业诊断的场景（如自我检测或大规模监测），识别个体全面的心理健康症状或许更有帮助。已有多项研究表明，个体行为（如面部活动）受到其心理健康状态影响，患有不同心理疾病的个体所表...
中国科学院心理研究所成功主办第三届国际微表情识别大赛（图）
中国科学院心理研究所 第三届 国际 微表情识别 大赛
2020/12/9
2020年11月16日，第三届国际微表情识别大赛（Facial Micro-expression Grand Challenge 2020，简称MEGC2020）在第15届IEEE面孔与姿态识别大会（The 15th IEEE Conference on Automatic Face and Gesture Recognition，简称FG2020）线上平台成功举办。该赛事由中国科学院心理研究所、...
中国科学院心理研究所研究在机器学习的帮助下通过驾驶行为数据识别大五人格（图）
机器学习 驾驶行为 数据识别 大五人格
2020/10/27
人格特征可以被用来发掘个体在不同场景下的潜在需求。多项研究发现，危险驾驶行为与神经质、外向性呈正相关，与亲和性、开放性、严谨性呈负相关；积极驾驶行为与神经质负相关，与开放性、严谨性、外向性、亲和性正相关。目前，为了提高驾驶员的驾驶体验，使车辆适应驾驶员的偏好(如人格)已经成为汽车行业研究的热点问题。传统的人格特质的测量方法主要采用自我报告(如the 44-item Big Five Invento...
中国科学院心理研究所研究在机器学习的帮助下利用步态自动识别睡眠质量（图）
中国科学院心理研究所 机器学习 步态自动识别 睡眠质量
2019/10/15
人一生中几乎有三分之一的时间在睡觉。充足的睡眠是良好健康的重要前提，而不良的睡眠会导致不良情绪、注意力不集中、疲劳、心血管疾病甚至死亡。目前，人们对睡眠质量相当重视。然而，要提高一个人的睡眠质量，首先需要知道他/她的睡眠状况，也就是说，人们有强烈的监测自己睡眠状况的需求。新技术为人们在日常生活中自我监测和改善睡眠提供了便利。睡眠质量可以通过客观的身体指标和行为或主观感觉来评估。多导睡眠图（PSG）...
中国科学院心理研究所研究开发中国人群嗅觉识别测验
中国科学院心理研究所 中国人群 嗅觉识别 测验
2019/2/25
中国科学院心理研究所人类嗅觉实验室开发了基于中国人群的嗅觉识别测验（CSIT, Chinese Smell Identification Test）。它包含40种中国人群熟悉的气味项目，半年重测信度为0.92，与UPSIT持平，高于国际上其他的嗅觉识别测验，效标关联效度优秀，对嗅觉功能的年龄和性别差异敏感。更重要的是，中国受试者在CSIT上的正确率比在UPSIT和SS-16上的正确率平均高出15%...
中国科学院心理研究所成功主办首届国际微表情识别大赛（图）
中国科学院心理研究所 首届国际微表情识别大赛 西安
2018/6/12
2018年5月19日，首届国际微表情识别大赛（Facial Micro-expression Grand Challenge 2018，简称MEGC2018）在西安成功举办。该赛事由中国科学院心理研究所、英国曼彻斯特城市大学（Manchester Metropolitan University）、芬兰奥卢大学（Oulu University）和马来西亚多媒体大学（Multimedia Univer...
大量实证研究表明，相比年轻人，老年人对负性表情的识别准确性下降，表现出显著的老化效应；而对快乐这类正性表情的识别保持较高的识别准确性，表现出不显著或是较小的老化效应。正性与负性表情识别的老化效应的相对分离，尽管已被大量研究所证实，但是其内在的机制尚不清楚。那是什么原因导致表情识别的老化效应的出现？为什么负性表情识别能力随着年龄增长而衰退，而对正性表情的识别却能保持相对良好？
自我旋转面孔识别的ERPs研究
平面旋转角度 自我面孔识别优势 Bruce-Young面孔识别认知模型 N170 LPP
2016/11/9
本研究采用事件相关电位技术考察平面旋转角度对自我面孔识别影响的时间进程。实验采用面孔异同匹配范式(same-different judgment), 首先呈现一张正立的自我或他人内特征的探测面孔, 然后再呈现一张旋转至某个角度(0°、90°、180°)的自我或他人的目标面孔, 要求被试判断两张面孔是否属于同一个人, 并记录其判断的反应时和ERP成分。实验发现, 在N170 (180~240 ms)...
中国科学院心理研究所研究初探基于自然步态的情绪识别
中国科学院心理研究所 自然步态 情绪
2015/11/5
人体的非言语信号，如行走步态、姿势等能够表现人的内心情感状态，并在识别个体情绪状态方面具有重要价值。近年来，情绪识别在人机交互、健康护理、行为趋势上有着广泛研究及应用。传统方法大多基于面部表情和言语，不可避免地要处理大量音频和图像信息，其复杂度也相对较高。
南京师范大学认知心理学课件第三讲 模式识别和整体优势。