研究背景
眼电信号（EOG）作为生物电信号的重要分支，近年被尝试用于情绪识别研究。科学家推测眼球运动模式可能与杏仁核、前额叶皮层的神经活动存在潜在关联，这为解码情绪波动提供了理论依据。
技术原理
基于EOG的情绪解码框架包含三个核心步骤：
- 通过电极捕捉角膜-视网膜电位差
- 特征提取（如注视时长、扫视速度）
- 机器学习模型分类
| 情绪 | 眨眼频率 | 瞳孔直径 |
|---|---|---|
| 兴奋 | ↑30% | 扩张15% |
| 悲伤 | ↓40% | 收缩8% |
现有研究成果
2023年MIT团队在《Nature Neuroscience》发表的突破性研究显示：
- 愤怒情绪下扫视速度提升显著
- 微眼颤模式与焦虑程度呈强相关
- 多模态融合准确率达78.6%
核心挑战
个体生理差异导致信号漂移，环境电磁干扰难以完全消除，目前尚未建立普适性解码模型。伦理层面涉及隐私保护的争议也亟待解决。
未来方向
研究前沿集中在三个维度：
- 开发自适应校准算法
- 建立跨文化数据库
- 探索神经反馈干预机制
尽管眼电信号解码情绪仍处于探索阶段，但其非侵入性优势为情感计算开辟了新路径。未来需融合神经科学、工程学、心理学多学科力量，逐步揭开这个生物信号黑箱。
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