对于人类来说，读取情绪已经很棘手了，更不用说机器了，但研究人员说，一种新系统可以通过将无线信号从人体反射来预测人们的情绪，准确率高达 87%。
这个名为 EQ-Radio 的装置分析从受试者身体反射回来的信号，以监测呼吸和心跳。这些生理线索通常用于检测一个人的情绪，但这通常需要将受试者连接到大量的传感器上。
麻省理工学院的研究人员使用一个比 Wi-Fi 路由器还小的设备，能够无线监测人的呼吸和心跳。然后将这些测量结果输入到机器学习算法中，该算法将受试者的情绪分类为兴奋、快乐、愤怒或悲伤。科学家说，其准确性与最先进的有线方法相似。[情绪影响你世界的 5 种方式（以及反之）]
支持科学新闻报道
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻报道： 订阅。通过购买订阅，您正在帮助确保未来关于当今塑造我们世界的发现和想法的有影响力的故事。
发明者表示，潜在的应用包括：医疗保健系统在您察觉之前检测到您是否正在变得沮丧；“智能”家居可以根据您的情绪调整照明和音乐；或者允许电影制作人获得观众实时反馈的工具。
麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的博士生、帮助设计该系统的 Fadel Adib 说：“我们的想法是让机器能够识别我们的情绪，以便它们可以在更深的层次上与我们互动。”
为了测试 EQ-Radio，12 名受试者在 2 分钟的时间里接受监测，他们当时没有任何情绪，同时还使用视频或音乐来回忆引起四种情绪（兴奋、快乐、愤怒和悲伤）的记忆。然后，对每个受试者在每个监测期间的心跳和呼吸数据进行机器学习算法训练。
据 Adib 说，该系统智能地结合了这两者，然后将结果映射到图表上，其中一个轴代表唤醒，另一个轴代表“效价”——本质上是指情绪是积极的还是消极的。然后，它被用来将情绪分为四大类。
在对每个受试者单独进行训练后，该系统能够准确地对其情绪状态进行分类，准确率达到 87%。一个基于 11 名参与者数据的单独训练系统能够以 72.3% 的准确率对未见到的第 12 名受试者的情绪进行分类。
“我们的情绪是连续的，我们仅仅将它们分配到这些状态之一是没有意义的，”Adib 告诉 Live Science。“但这是一种开始的方式，向前发展，我们可以开发出更好的技术来理解不同类别或子类别的情绪。”
研究人员说，该系统依赖于一种称为频率调制载波的雷达技术，这种技术特别强大，因为它能够消除来自静态物体和其他人的反射。这种高精度人体跟踪灵敏到足以捕捉呼吸时胸部的起伏，以及血液在体内脉动引起的微小振动。由于心脏收缩发生的速度比呼吸加速快得多，因此测量结果用于隔离较弱的心跳信号，他们补充说。
多伦多大学电气和计算机工程教授、专门研究生物特征安全的 Dimitrios Hatzinakos 说，自动化情绪识别的潜力巨大。但他表示，EQ-Radio 设备实验的受控性质使得很难判断它是否能在现实世界中工作。
Hatzinakos 告诉 Live Science：“从这个意义上说，现实生活是残酷的。该算法可能在某些条件下工作良好，而在其他条件下失败。如果我们想谈论实际系统，应该在现实生活中进行彻底的评估。”
但麻省理工学院电气工程和计算机科学教授、领导这项研究的 Dina Katabi 确信该设备在现实生活中也能发挥作用。她计划将情绪检测功能整合到她公司 Emerald 生产的设备中，这些设备使用无线信号来检测老年人摔倒。
研究人员还认为，该系统依赖于机械信号而不是电信号来监测心脏，这一事实可能在医疗保健领域带来重要的应用。
Adib 说：“真正告诉你心脏功能的是机械信号。因此，考虑到我们正在获得这种细致的程度，尝试探索我们实际可以提取哪些条件将非常有趣。”
该团队将在 10 月 3 日至 7 日在纽约市举行的计算机协会移动计算和网络国际会议上展示这项工作。
版权所有 2016 年 LiveScience, Purch 公司。保留所有权利。未经授权不得发布、广播、重写或重新分发本材料。