相比其他的识别技术，阿尔法鹰眼主要实现的是对人类什么的识别

相比其他的识别技术，阿尔法鹰眼主要实现的是对人类情感的识别技术

“阿尔法鹰眼”的学名是情感人工智能反恐安防系统。它的理论基础是1914年生理学医学诺贝尔奖获得者奥地利科学家巴拉尼的“VER前庭情感反射”：人体自体原发性紧张是一种情感的表达，会通过能量的变化表现出来。巴拉尼的发现在100年后被一群来自中国人民大学、延边大学和韩国汉阳大学从事数学、计算机和电子工程研究的专家加以发挥和突破。

扩展资料

“阿尔法鹰眼”实际运用：

和人脸识别不同，“阿尔法鹰眼”是一种动态识别，可因时因地因人开展工作，还会像“阿尔法GO”一样不断学习、进步。在实际运用场景中，“阿尔法鹰眼”会通过阈值设定给出不同的安全状态，例如小于60%为安全，大于60%为危险。

当然你也可以根据需要个性化订制阈值。这样，当被检测者走过摄像安检通道的5至10秒内，“阿尔法鹰眼”就能分析出该人的安全值，如果显示安全状态阈值大于60%，意味着该人的情绪和行为异于常人，需要进行进一步安全检查。“阿尔法鹰眼”就是这样在无任何已知信息的情况下快速识别出有犯罪意图和暴力倾向的潜在危险人群。

参考资料：

扫一眼就能读懂你的心 “阿尔法鹰眼”--人民网

目前人工智能的研究发展已经达到了较高的水平，同时它的研究内容也在逐步扩展和延伸。对人的情感和认知的研究是人工智能的高级阶段，它的研究将会大大促进拟人控制理论、情感机器人、人性化的商品设计和市场开发等方面的进展，为最终营造一个人与人、人与机器和谐的社会环境做出贡献。心理学家认为，人工智能下一个重大突破性的发展可能来自与其说赋予机器更多的逻辑智能，倒不如说赋予计算机更多的情感智能。对人的情感和认知的研究是在人工智能理论框架下的一个质的进步。因为从广度上讲它扩展并包容了感情智能，从深度上讲感情智能在人类智能思维与反应中体现了一种更高层次的智能。对人的情感和认知的研究必将为计算机的未来应用展现一种全新的方向。在这个领域的研究中主要包括情感计算（Affective Computing）、人工心理（Artificail Psychology）和感性工学（Kansei Engineering）等。

人工心理理论是由中国北京科技大学教授、中国人工智能学会人工心理与人工情感专业委员会主任王志良教授提出的。他指出，人工心理就是利用信息科学的手段，对人的心理活动（着重是人的情感、意志、性格、创造）的更全面再一次人工机器（计算机、模型算法等）模拟，其目的在于从心理学广义层次上研究人工情感、情绪与认知、动机与情绪的人工机器实现的问题。

日本从上世纪九十年代就开始了感性工学（Kansei Engineering）的研究。所谓感性工学就是将感性与工程结合起来的技术，是在感性科学的基础上，通过分析人类的感性，把人的感性需要加入到商品设计、制造中去，它是一门从工程学的角度实现能给人类带来喜悦和满足的商品制造的技术科学[4]。日本已经形成举国研究感性工学的高潮。

欧盟国家也在积极地对情感信息处理技术（表情识别、情感信息测量、可穿戴计算等）进行研究。欧洲许多大学成立了情感与智能关系的研究小组。其中比较著名的有：日内瓦大学 Klaus Soberer领导的情绪研究实验室。布鲁塞尔自由大学的D Canamero领导的情绪机器人研究小组以及英国伯明翰大学的A Sloman领导的 Cognition and Affect Project。在市场应用方面，德国Mehrdad Jaladi-Soli等人在2001年提出了基于EMBASSI系统的多模型购物助手。EMBASSI是由德国教育及研究部（BMBF）资助并由20多个大学和公司共同参与的，以考虑消费者心理和环境需求为研究目标的网络型电子商务系统。

我国对人工情感和认知的理论和技术的研究始于20世纪90年代，大部分研究工作是针对人工情感单元理论与技术的实现。哈尔滨工业大学研究多功能感知机，主要包括表情识别、人脸识别、人脸检测与跟踪、手语识别、手语会成、表情合成、唇读等内容，并与海尔公司合作研究服务机器人。清华大学进行了基于人工情感的机器人控制体系结构的研究。北京交通大学进行多功能感知机和情感计算的融合研究。中国科学院自动比研究所主要研究基于生物特征的身份验证。

当前国际人工智能领域对人工情感合认知领域的研究日趋活跃。美国人工智能协会（AAAI）在1998，1999和2004年连续组织召开专业的学术会议对人工情感和认知进行研讨，国内的研究者也开展了许多的研究工作和学术活动。2003年12月在北京召开了第一届中国情感计算及智能交互学术大会。2005年10月在北京召开的第一届情感计算和智能交互国际学术会议，集合了世界一流的情感计算、人工情绪和人工心理研究的著名专家学者。这说明我国的人工情感和人工心理的研究在逐步展开并向国际水平看齐。

对情感计算的研究大致可以分为情感识别、情感建模和情感反应三大部分，这其中情感识别无疑是最基础，也是最重要的部分。

综上所述，对人的情感和认知的研究，包括对情感识别的研究，无论在理论上还是实践中都已经受到了研究者广泛的关注，对这一问题的研究具有重要的理论和应用价值。对这一问题的研究将最终推动人工智能的进一步发展，实现人机和谐的目标。

领域自适应：

多用于文本分类，属于直推式迁移学习，直推式迁移学习定义：给定一个源域和相应的学习任务，一个目标域和相应的学习任务，直推式学习旨在利用源域和目标域中相同的知识来提高目标域中的目标预测函数。

《基于深度学习的体态与手势感知计算关键技术研究》

基于深度学习的肌电手势识别：

并不需要任何附加信息或手工设计的特征提取器，基于高密度肌电信号（HD-sEMG），使用二维阵列电极采集的肌电信号，使得肌肉活动产生的电势场在时间和空间上的变化可被多个紧密分布在皮肤表面的电极同时记录下来。HD-sEMG中的肌电信号描绘了位于电极覆盖区域内的肌肉活动的时空分布，同时HD-sEMG的瞬时值呈现了在特定时间点肌肉活动所涉及的生理过程的相对全局的测量。瞬时HD-sEMG内部可区分出不同手势模式，可以将采集到的HD-Semg描绘出电势在空间的分布，其对应的热度图即为肌电图像，肌电图像中的像素数（分辨率）由其采集设备中的电极阵列决定，即电极的数量及其电极间距离（例如，具有16行8列的电极网格可W采集816像素的肌电图像）。

主要是将原始肌电信号值从（-1，1）映射到（0，255），即，其中x是原始肌电信号，I是肌电图像。构建一个8层CNN结构，网络的前两个卷积层用于提取公共的底层特征，作者发现瞬时肌电图像在不同的空间位置上表现出不同的视觉特征。在不同手势中，肌电图像在中部偏下以及顶部的条状区域上亮度较强，提出在3，4层加入局部连接结构（受人脸识别前沿工作的启发），因为局部连接层在不同空间位置上的卷积模板的权重不共享，可以更好的提取上不同位置的特征。并依据单个窗口内每帧识别出的手势标签中所占比例最高的标签，因为上述实验仅适用于肌电幅值较大的数据进行训练和测试可以获得较高的手势识别准确率，因此需要对肌电信号采用全波整流和低通滤波（全波整流和低通滤波是被广泛采用的肌电信号幅值估计方法），以获取更好的肌电信号。

基于深度领域自适应的肌电手势识别：

当训练集和测试集的肌电信号来自不同的采集会话的情况。因为电极位移，肌肉疲劳，电极和皮肤之间的阻抗变化等因素的干扰，肌电信号与采集会话高度相关，已经训练好的手势分类器直接被应用在新的会话时通常准确率较低。因为肌电信号的分布在不同的会话之间变化很大，所以来自不同会话的基于瞬时肌电信号的手势识别可以相应地表示为多源领域自适应问题。

当标定数据未标记时，该论文采用自适应批量归一化（AdaBN, Adaptive Batch Normalization）对手势分类器进行适配。假设用于区分不同手势的知识存储在每个层的权重中，AdaBN不需要适配数据的手势标签，而是随着无标签的适配数据的增加，逐步更新少量的网络参数。给定输入U，BN将其转换为V，其中第i个输入特征的转换公式为：

l在训练阶段，每个BN层对于每个源域的均值统计量和方差统计量是独立计算的。因为训练阶段的BN对每个数据批次独立计算统计量，所以只需要确保每个数据批次中的样本来自同一个会话。

l识别阶段，对于给定的未标记数据A，AdaBN执行正向传播算法，更新参数。

该方法准确率：单幅305%，150毫秒窗口-392%，而另一种算法特征集（150毫秒窗口）和线性判断：341%。

随机选择未标记的测试集的子集（01%，05%，1%，5%，10%）进行深度领域自适应，之后再评测整个测试集上的手势识别的准确率。最后观测到大约5%的适配数据后准确率达到巅峰，适配数据20000帧，在CSL-HDEMG的2048赫兹的采样率下大约10秒。

并且适配算法并不需要观测到所有种类的手势，从27种选择5个和13个进行适配，最终结果分别是313%（732%），346%（814%）另一种方法是肌电地势（sEMG topography），定义为肌电信号在时间上的二维平均强度图，其中每个像素是某个通道的肌电信号在特定时间窗口内的均方根，用于手势识别。

《Revealing Critical

Channels and Frequency Bands for Emotion Recognition from EEG with Deep Belief

Network》

在基于脑电信号的情感识别任务中，多通道脑电信号存在不相关的脑电信号，这不仅会引起噪声，还会降低系统对情感识别能力。该论文提出一种新的深度信念网（DBN）来检查用于情感识别的关键EEG信道和频段。

主要从行为和生理反应进行情感分析，因为EEG与表情手势相比，具有较高的准确性和客观评价性。该论文采用ESI神经扫描系统，从62通道电极帽以采样率为1000Hz记录脑电信号。每个实验有15个测试，每个测试包括15s提示，45s测试及反馈，5s休息。盖论文一共评价了30个实验。

先下采样原始脑电数据到200Hz，之后使用03Hz到50Hz的带通滤波器滤除噪声和伪影，之后采用之前提出的微分熵（differential entropy）特征[1][2]，对于固定长度的脑电信号，微分熵相当于一定频段内的对数能量谱。此前已经证明微分熵在低频和高频能量之间具有识别EEG模式的能力，因此在五个频段计算微分熵特征（δ：1-3Hz，θ：4 – 7Hz，α：8-13Hz，β：14-30Hz，γ：31-50Hz），使用256点的短时傅里叶变换，并将特征归一化到0-1。

利用五个频段的去噪后的62通道的特征作为输入，DBN达到8608%的准确率和834%标准差，本论文通过分析经过训练的DBN的权重分布来检验关键通道和频带，权重对于识别情感模型是很重要的，因为对于学习任务贡献较大的神经元权值将增加，不相关的神经元权值趋于随机分布，图1为权重在第一层神经网络训练后的分布，可以看出主要在beta和gamma波的权重最大，这说明此频带包含更重要的鉴别信息。

  从图2中我们可以看出侧颞区和前额脑区相比其他脑区在beta和gamma频带更容易激活。因此可以得出结论，在识别积极，中性和负面情绪时侧颞叶和前额叶通道是关键通道，beta和gamma是关键频带。

如图3所示，依据脑区中权重分布的特点，设计了四种不同的电极放置剖面，包括4通道，6通道，9通道和12通道，其中4通道的最佳平均精度和标准差为8288%/1092%，而所有62通道的最佳平均精度和标准差为8399%/1092%，这说明四个相对电极阻轮廓（four profiles of relative electrode sets）FT7,T7,FT8,T8是辨别情感特征的电极。

[1]Duan R N, Zhu J Y, Lu B L Differential entropyfeature for EEG-based emotion classification[C]// International Ieee/embsConference on Neural Engineering IEEE, 2013:81-84

[2]Zheng W L, Zhu J Y, Peng Y, et al EEG-based emotionclassification using deep belief networks[C]// IEEE International Conference onMultimedia and Expo IEEE, 2014:1-6

脑电论文（大脑解码：行为，情绪）：

Real-time naive learning of neural correlates in ECoG Electrophysiology

神经实时朴素学习相关的皮层电生理

地址： http://wwwijmlcorg/papers/40-L0174pdf

A Deep Learning Method for Classification of EEG Data Based on MotorImagery

基于运动表象的脑电数据分类的深度学习方法

地址： http://wwwbiospburu/faculty/departments/vnd/pdf/journal%202015/moskvichpdf

Affective state recognition from EEG with deep belief networks

基于深层信念网络的脑电情感状态识别

地址： https://wwwcsebuffaloedu//DBGROUP/bioinformatics/papers/Kang_BIBM_2013pdf

A Novel Semi-Supervised Deep Learning Framework for Affective StateRecognition on EEG Signals

一种用于脑电信号情感状态识别的半监督深度学习框架

地址： https://wwwcsebuffaloedu//DBGROUP/bioinformatics/papers/cameraready_xwjiabibepdf

Revealing critical channels and frequency bands for emotion recognitionfrom EEG with deep belief network

用深层信念网络揭示脑电情感识别的关键通道和频带

地址： http://bcmisjtueducn/~blu/papers/2015/9PDF

EEG-based emotion recognition using deep learning network withprincipal component based covariate shift adaptation

基于深度学习网络的主成分协移自适应的脑电情感识别

地址： http://europepmcorg/backend/ptpmcrenderfcgiaccid=PMC4165739&blobtype=pdf

Classifying EEG recordings of rhythm perception

节律性脑电记录分类

地址： http://wwwterasoftcomtw/conf/ismir2014/proceedings/T117_317_Paperpdf

Using Convolutional Neural Networks to

Recognize Rhythm Stimuli from Electroencephalography Recordings利用卷积神经网络识别脑电记录中的节律刺激

地址： http://wwwiticsuni-magdeburgde/~stober/publ/nips2014pdf

Convolutional neural network with embedded Fourier transform for EEGclassification

基于嵌入傅立叶变换的卷积神经网络在脑电信号分类中的应用

地址： http://pdfssemanticscholarorg/9a19/a59f5e8f3494e97c70eecd06003e5d1f4eb7pdf

Continuous emotion detection using EEG signals and facial expressions

基于脑电信号和表情的连续情绪检测

地址： https://ibugdocicacuk/media/uploads/documents/soleymani-fu-icme14_camera_readypdf

‘Deep Feature Learning for EEG Recordings

脑电记录的深部特征学习

地址： https://wwwresearchgatenet/publication/283986303_Deep_Feature_Learning_for_EEG_Recor

异常分类论文（阿兹海默症，癫痫，睡眠阶段检测）：

Classification of Electrocardiogram Signals with Deep Belief Networks

基于深层信念网络的心电信号分类

http://wwwresearchgatenet/publication/293781533_Classification_of_Electrocardiogram_Signals_with_Deep_Belief_Networks

Modeling electroencephalography waveforms with semi-supervised deepbelief nets: fast classification and anomaly measurement

半监督深信网模拟脑电波形：快速分类和异常测量

http://xueshubaiducom/swd=paperuri%3A%28cae246865d395d67f463268e8079cab4%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vurl=http%3A%2F%2Fwwwncbinlmnihgov%2Fpmc%2Farticles%2FPMC3193936%2Fpdf%2Fnihms322259pdf&ie=utf-8&sc_us=14353019482626292792

Deep belief networks used on high resolution multichannelelectroencephalography data for seizure detection

用于癫痫检测的基于高分辨率多道脑电图数据的深度信念网

地址： https://wwwknexusresearchcom/wp-content/uploads/2015/07/AAAI_JT_Turnerpdf

Deep Learning in the EEG Diagnosis of Alzheimer’s Disease

深层学习在阿尔茨海默病脑电诊断中的应用

http://vigirmissouriedu/~gdesouza/Research/Conference_CDs/ACCV_2014/pages/workshop3/pdffiles/w3-p7pdf

Sleep stage classification using unsupervised feature learning

基于无监督特征学习的睡眠阶段分类

https://wwwresearchgatenet/publication/235943204_Sleep_Stage_Classification_Using_Unsupervised_Feature_Learning

Classification of patterns of EEG synchronization for seizureprediction

癫痫发作的脑电同步模式分类

地址： http://yannlecuncom/exdb/publis/orig/mirowski-cneuro-09pdf

Recurrent neural network based prediction of epileptic seizures inintra-and extracranial EEG

基于递归神经网络的颅内外脑电癫痫发作预测

EEG-based lapse detection with high temporal resolution

基于脑电信号的高时间分辨率检测

地址：

http://wwwresearchgatenet/profile/Richard_Jones21/publication/3039266_EEG-Based_Lapse_Detection_With_High_Temporal_Resolution/links/5457ab030cf2bccc491112ed

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