情感计算中的“非典型情感表达”识别：自闭症群体的情感线索挖掘？ 热门官方

回答：自闭症群体常表现出非典型情感表达（如“痛苦”时无面部扭曲，仅重复刻板动作），识别需挖掘隐性线索：①非面部线索聚焦：重点提取手势节奏（如快速搓手表焦虑）、身体姿态（如蜷缩表恐惧）、重复行为频率（如拍击次数增多表烦躁）等行为特征，结合生理信号（如自闭症个体焦虑时心率变异率HRV显著降低）；②个性化基线建模：为每个自闭症用户建立日常行为基线（如正常搓手频率≤5次/分钟），通过偏离基线程度判定情感状态（如搓手20次/分钟+心率加快→“焦虑”）；③多模态融合策略：采用行为特征权重优先（权重0.6）+生理信号辅助（0.4）的融合方式，弥补面部特征缺失。研究显示，该策略对自闭症群体“焦虑”“愉悦”的识别准确率达75%，较仅用面部特征提升50%。