11、人工智能在情感识别与视障辅助中的应用

人工智能在情感识别与视障辅助中的应用

1. 算法性能对比

在算法性能方面，对内置算法和从头编写的算法进行了比较，具体数据如下表所示：
| 算法 | 内置算法 (%) | 从头编写的算法 (%) |
| — | — | — |
| K - 均值分类器 | 92.70 | 92.70 |
| 支持向量机 | 88 | 70 |
| 朴素贝叶斯 | 93.33 | 84 |

由于智能手机已普及，开发适用于 iOS 和 Android 的移动应用程序，可使模块更具便携性和用户友好性。为提高预测准确性，可引入神经网络和注意力网络，处理大量数据并进行集体分析，这一成果可应用于医疗机构辅助自闭症诊断。此外，还可集成硬件组件获取数据，如使用视网膜扫描仪和面部识别相机，结合图像处理技术处理数据。

2. 语音情感识别

情感在人类日常社交关系中至关重要，它影响着人们的理性决策和社交互动。语音情感识别（SER）系统能及时识别员工情绪，对工作环境产生积极影响，也是下一代安全应用的关键技术。下面将详细介绍相关内容。
- 研究背景与现状
- 早期研究采用生理信号、语音和面部表情等方法识别情感，多数研究者因语音识别相对容易而对其更感兴趣。SER 在临床研究、机器人交互、计算机游戏等众多领域有广泛应用。部分近期 SER 技术的相关信息如下表所示：
| 参考文献编号 | 特征 | 分类器 | 情感数量 | 准确率 | 年份 |
| — | — | — | — | — | — |
| 4 | 音高、格式、音素 | SVM, HMM | 3 | 75 - 80