ErgoAI®面部表情实训设备

ErgoAI面部表情实训设备是面向情感计算、人机交互、虚拟数字人等前沿领域职业教育的he心实训载体，以光学成像等多模态表情捕zhuo技术为he心，深度融合微表情特征识别、实时表情驱动与动态渲染算法优化，构建从面部肌肉运动精zhun采集、表情特征参数化到虚拟角色表情映射的全链路实践体系。

平台聚焦情感交互场景，助力学生掌握通过面部表情捕zhuo驱动虚拟数字人、智能交互系统实现情感表达与意图理解的he心技术，深度理解人类情感传递与机器感知的协同逻辑。同时，配套模块化教学资源与项目化实训方案，将理论知识与情感计算应用开发紧密结合，让学生在实践中提升虚拟角色表情设计、人机情感交互控制等创新能力，真正实现 “学技术、创应用” 的职业教育目标。

包括高分辨率光学摄像头、红外成像设备及3D面部扫描仪，支持多角度、多光照条件下的面部数据采集，具备高帧率、高精度与强鲁棒性。

l 微表情计算：借算法精zhun提取面部特征点，分析微表情动作参数，挖掘隐藏的情绪信息

l 情绪状态识别：搭载边缘计算终端，实时计算高兴、生气、悲伤、厌恶、蔑视等数十种情绪状态，以及疲劳、应激等情感反应

l 虚拟表情映射：将真实表情数据高精度映射至虚拟角色，适配多平台实现逼真交互

l 自动识别7种面部表情状态以及21种微表情数据，并实时计算面部表情程度值，以及整体面部肌肉的参与度状态。系统内嵌情感效价计算模型，精que识别正性、中xing、负性3种情感状态。

l 自动监测操作人员的头部位置坐标，实时跟踪头部朝向并测定注视方向，自动识别眼睛注视方向，计算瞳孔间距，监测注意状态。

l 自动检测操作人员的整个面部特征点，系统包含年龄分类器，支持实时计算并智能识别多个年龄段状态，以及性别、是否佩戴眼镜等个体属性信息。

l 支持导入外部视频，作为表情数据源，进行离线的表情识别、编码与统计。支持手动编码（Manual Coding）、全自动编码（Auto Coding）、混合编码（Merge Coding），三种表情编码模式。

l 表情统计算法支持基础表情数据统计分析、实时表情编码可视化分析、事后表情编码可视化分析、多维度表情数据交互分析，并生成可视化统计图及统计表。

l 结合人工智能与机器学习算法，进一步实现对操作人员的分心、疲劳、应激等状态的自动识别以及特定环境条件下的预警反馈。

具身智能：在具身认知与智能体学习课程中，学生利用设备采集人类面部表情数据，通过微表情计算与情绪状态识别，将人类情绪特征映射到智能体的行为逻辑中，使智能体能够基于情绪反馈调整动作与决策。

多模态人机交互教学场景：在多模态交互系统设计课程中，学生以设备采集的面部表情数据为he心，融合语音、手势等多模态信息，设计更加自然流畅的人机交互系统。

整体概述

ErgoLAB人机环境同步平台采用多模态数据时钟同步技术，平台可完成完整的实验和测评流程，包括项目管理-试验设计-同步采集-信号处理-数据分析-人因智能评估-可视化报告，支持基于云架构技术的团体测试和大数据管理。

ErgoLAB人机环境同步平台采用主客观结合多模态数据同步采集与多维度验证的方法，数据实时同步种类包含大脑认知数据（EEG/BCI脑电仪与脑机接口边缘计算设备、fNIRS/BCI近红外脑成像仪），视觉数据（Eyetracker眼动仪与视线交互系统），生理数据（生理仪含：GSR/EDA、EMG、ECG、EOG、HRV、RESP、TEMP/SKT、PPG、SpO2），行为观察、肢体动作与面部表情（基本情绪、情绪效价、微表情等）数据、生物力学数据（拉力、握力、捏力、压力…），人机交互数据（包含人机界面交互行为数据以及对应的键盘操作，鼠标点击、悬浮、划入划出等；移动终端人机交互行为数据以及对应的手指轨迹操作行为如点击、缩放、滑动等；VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作拾取、丢弃、控制，VR空间行走轨迹）、以及多类型时空行为轨迹数据采集(包括室内、户外、以及VR环境不同时空的行走轨迹、行车轨迹、访问状态以及视线交互、情感反应、交互操作行为等数据实时同步采集)、以及作业空间及作业环境数据（温度、湿度、噪音、光照、大气压、湿度、粉尘等）等客观量化数据；为科学研究及应用提供完整的数据指标。