面向孤独症儿童的情感计算需突破哪些“社交情感识别”难题？ 热门官方

回答：孤独症儿童的社交情感表达具有非典型性（如用“重复拍手”表“兴奋”，而非“微笑”）、语境依赖性（同一动作在不同场景表不同情感），难题包括：① 非典型情感特征提取（需构建“孤独症情感词典”，如“眼神回避+捂耳朵=‘噪音不适’”）；② 小样本场景适配（特定场景（如课堂、家庭）的标注数据稀缺）；③ 低干扰交互设计（避免传感器（如摄像头）引发儿童焦虑）。突破方法：① 多模态非典型特征融合（视觉（动作）+听觉（ vocalization）+生理（皮电）联合识别）；② 元学习场景迁移（用MAML学习“从家庭场景到课堂场景”的情感特征映射）；③ 被动式传感（用远场麦克风+热成像替代近距离摄像头，降低儿童不适感）。某孤独症康复机构应用后，情感识别准确率达82%，干预配合度提升70%。