该设备整体被封装于防水硅胶外壳中，长度约为6厘米，结构紧凑，适合面部短时佩戴。其核心组件包括：

• 应变传感器：可沿双轴追踪面部皮肤微动，捕捉肌肉动态；

• 生理信号传感器：集成血氧、温度与湿度传感器，用于实时监测与情绪相关的生理变化；

• 通信与供电模块：包括蓝牙芯片、无线充电线圈与5V电池，支持持续运作与数据无线同步；

• 数据处理系统：数据通过蓝牙传输至与云端连接的移动终端，由内置AI算法进行综合分析。

通过AI算法对接收到的面部微动与生理数据进行建模，结合图像识别与生理信号融合机制，能够识别六类基础情绪：快乐、惊讶、恐惧、悲伤、愤怒与厌恶。在实验室环境中，该技术在面部表情识别准确率超过96%，在加入生理数据后，系统对观看视频诱发的真实情绪的识别准确率亦达89%。

相较于仅依赖视觉信息的传统方法，该设备提供了对“伪装情绪”的有效识别能力，尤其在人们因社交压力或自我保护而产生非一致性表达时，系统仍可凭借内在生理信号判断真实情绪状态。

此项技术特别适用于心理健康评估、远程患者监护与康复过程评估等场景。医生可通过云端平台远程接收患者的多维情绪数据，辅助判断其心理状态演变趋势，从而制定更科学的干预方案。

项目负责人程教授指出：“情绪是一个复杂而动态的系统，仅凭面部表情往往无法准确解读。因此，我们提出融合面部表情与体内生理信号的综合评估方式，为未来心理健康监测与辅助治疗提供更客观的数据支持。”

未来，该技术可望进一步集成于智能穿戴设备如耳贴、面膜、护肤品中，拓展其在情绪识别、用户体验分析、情绪交互AI等领域的应用场景。随着AI算法的优化与传感器硬件的小型化，其在临床心理学、智能医疗、消费级健康产品等方向皆具备广阔发展空间。

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