综述：用于面部表情识别及更多应用的电容传感技术：材料、架构与可穿戴应用

《Sensors and Actuators A: Physical》：Capacitive sensing for facial expression recognition and beyond: Materials, architectures, and wearable applications

本综述系统评述了电容传感技术在面部表情识别（FER）领域的前沿进展，重点探讨了其在 proximity（接近）、pressure（压力）和 strain（应变）传感模式下的材料创新（如CNTs、MXene、离子水凝胶）、器件架构设计及其在智能眼镜等可穿戴平台中的集成应用。文章强调了电容传感相较于传统 camera-based FER、fEMG 等技术在 user comfort（用户舒适度）、privacy compliance（隐私合规性）和 robustness to environmental noise（环境噪声鲁棒性）方面的独特优势，并指出了其在情感计算、移动健康等领域的巨大潜力。

　　

2. 用于面部表情识别的可穿戴设备的技术进步

近年来，用于监测面部表情的可穿戴设备的技术进步显著增强了对个体生理、心理和情绪状态的理解。技术方案包括基于摄像头的FER引擎、面部肌电图（fEMG）、眼电图（EOG）、光肌图（OMG）、基于霍尔效应的FER以及电容式FER（CapFER）等。历史上，FER严重依赖人工观察和基本解释框架。随后，Paul Ekman和Wallace V. Friesen于1978年开发了面部动作编码系统（FACS）。FACS将表情概念化为离散动作单元（AU）的组合，每个AU与特定的肌肉运动相关联，从而促进情绪状态的系统分析。初始方法依赖于记录媒体的视觉检查，后来通过计算机视觉技术得到增强。与此同时，对可穿戴头戴设备的需求大幅增加，最初由体育和康复应用驱动。

3. 用于可穿戴面部表情识别的电容传感器

面部表情可以使用由Ekman等人提出的FACS更好地描述，它将面部肌肉动作运动划分为多个标准动作单元（AU），并使用任意数字代码进行识别。所有可观察到的面部行为都可以用产生它们的AU来描述。这意味着所有面部情绪和表情都被解释为一个或多个AU组合的后编码。通过组合各种AU参数，可以推断出基本的人类面部表情/印象，例如快乐、微笑、惊讶、悲伤、愤怒和恐惧。

通过面部特征分析和动作单元（AU）识别预测基本情绪的方法涉及特征提取和参数转换的系统方法。该过程首先将提取的特征转换为适合AU识别的参数。一个以内眼角为锚点的面部坐标系作为特征定位的基础。面部特征分为上脸部和下脸部组。上脸部参数包括眼睛高度（hel, her）、眉间距离（D）、脸颊运动（cl, cr）、内外眉运动（bli, bri, blo, bro）和鱼尾纹区域（fl, fr）。下脸部参数包括唇高（hl1, hl2）、唇宽（w）、唇角与内眼角线之间的距离（Dleft, Dright）以及鼻根区域（n1）。这套全面的面部特征通过考虑上下面部运动，促进了情绪预测和AU识别。

如前所述，电容传感技术提供了若干优势，包括对照明条件的抵抗性、降低的计算需求以及增强的隐私性；然而，它对湿度和寄生电容敏感。每种模式在准确性、舒适度和可用性方面呈现出独特的权衡，这取决于具体的应用情境。此外，未来的研究应侧重于增强传感器灵敏度、集成约束、提高功率效率，最后减少湿度和寄生电容效应，以促进改进系统的开发，用于基准测试和实际应用。

4. 电容传感机制

电容传感器基于静电电容的原理工作，物理上由电荷与电位差的比率决定。电容传感器可以定制用于检测各种机械和环境刺激，使其能够用作接近、压力或应变传感器。它们的灵敏度、工作范围和耐久性受到设计、介电材料的选择和电极配置的显著影响。

4.1. 电容接近传感

电容接近传感器可以在不需要物理接触的情况下检测物体的存在或接近。这些传感器主要分为两种类型：自电容传感器，涉及单个电极对地测量；互电容传感器，涉及两个电极。这些配置广泛应用于各种应用，包括触摸屏和机器人感知系统。

4.2. 电容压力传感

基于平行板的电容压力传感器利用介电材料和电极间气隙的可压缩性。在施加外部压力时，电极之间的距离（d）减小，导致电容增加。灵敏度通常以压力灵敏度表示。例如，为了在眼镜框架上使用小型平行板电容传感器检测直接手指接触，系统必须感应由手指的介电材料接触感应表面引起的电容突然增加。

4.3. 电容应变传感

电容应变传感器设计用于通过将尺寸变化转换为电容变化来检测面内变形。当沿纵向施加应变时，传感器经历长度增加以及宽度和厚度减少，这归因于泊松效应。电容的变化表示为应变灵敏度。假设均匀单轴应变，拉伸导致的电容描述为初始电容和应变的函数。材料的选择至关重要；具有特定泊松比和介电常数的弹性体，如Ecoflex或PDMS复合材料，通常被使用。

5. 材料与架构

电容传感器通常以分层结构构建，包括两个平行板电极和一个中央核心层。材料和导电电极和绝缘核心层的设计选择对于这些传感器在接触和非接触应用中实现高性能（包括灵敏度、线性范围、信噪比和稳定性）至关重要。本节回顾了用于接近、压力和应变检测的柔性电容传感器在材料、设计、架构和传感框架方面的最新进展。

5.1. 电容接近传感器

接近传感涉及在不直接接触的情况下检测物体的存在或运动，是高级交互系统的基本特征。电容传感已成为一种有前途的接近检测方法，其中电容信号的变化指示传感器附近物体的存在。这些传感器通常通过自电容或互电容机制工作，并受到电极几何形状的显著影响，电极通常配置为共面或平行板排列。

5.2. 电容压力传感器

电容压力传感器通过检测由作用在传感器表面的纵向力引起的电容变化来测量压力。因此，由于其高灵敏度、快速响应时间、紧凑尺寸和低功耗，近年来受到了显著关注。为了开发柔性电容压力传感器，选择适当的基底、电介质、电极和制造技术至关重要。

5.3. 电容应变传感器

柔性电容应变传感器通过将机械变形转换为电容变化来工作，这是通过电极重叠和介电分离的修改实现的。这些传感器的效率取决于材料选择和制造方法，以优化其灵敏度、可拉伸性和耐久性。

5.4. 关于材料和架构的评论

软柔性材料的最新进展侧重于优化电气性能、机械顺应性和制造可行性之间的平衡，以促进复杂场景中的可靠传感。从FER的角度来看，报告的材料用于电容接近、压力和应变传感的比较概述提供了各种材料平台的见解。

6. 电容传感器的其他应用

电容传感技术的适应性超出了面部表情识别，展示了其在医疗保健、机器人和可穿戴传感器领域的巨大潜力。在医疗领域，电容传感器实现了生命体征和患者运动的无创监测，这可以革命性地改变患者护理和远程健康监测。在机器人领域，通过增强的无接触手势识别和更直观的界面可以实现进步，从而导致人机之间更自然和高效的交互。在可穿戴技术方面，电容传感器可以显著改善活动跟踪、生理监测和整体用户体验。本节重点介绍电容传感技术的最新趋势和下一代创新，这些创新为现实世界的挑战提供了创造性的解决方案，并改善了日常生活的各个方面。

6.1. 医疗保健

可适应手术工具和机器人系统的自动化从根本上依赖于精确的感官反馈来确定仪器相对于周围组织的位置。在这方面，Marzi等人开发了一种电容接近传感系统，通过将传感器集成到商业胃镜中，从而实现了空心器官内柔性仪器的相对定位。

6.2. 机器人技术

机器人感知的最新进展促进了电子皮肤（e-skin）的发展，该皮肤不仅能够检测物体的表面特性，还能检测其内部材料特性，如顺应性和组成。受蝙蝠回声定位和触觉反馈机制的启发，Wang等人设计了一种仿生双模态主动认知（BBAC）电子皮肤设备。

6.3. 可穿戴设备

电容传感器因其卓越的灵敏度、低功耗和对各种设计和应用的适应性而已成为可穿戴技术的重要组成部分。最近的进展涵盖了广泛的材料、结构和多功能设计，从而增强了生理监测、人机交互和软机器人技术。

7. 挑战与局限性

电容传感器在可穿戴技术方面经历了显著进步，由创新材料、改进的设计和人工智能集成驱动。这些发展增强了这些设备的灵敏度、灵活性和多功能性，从而拓宽了它们在生理监测、人机交互和软机器人技术中的应用。新型材料的引入，如超薄纤维和液态金属复合材料，改善了它们的机械和电气性能。此外，先进的电极-电介质系统和混合设计促进了多轴应变传感和全面的触觉反馈。机器学习的结合进一步 refined 手势识别和人机界面。随着研究的不断进展，电容传感器有望在下一代可穿戴技术中发挥关键作用，提供增强的功能和改善的用户体验。

8. 结论与展望

本综述全面概述了电容传感技术在面部表情识别（FER）应用领域的最新技术进步以及电容传感技术的新兴潜力。提供了关于电容传感器技术用于面部表情识别的综述贡献的比较综合，突出了独特的差异化因素并将每种技术映射到预期的转化应用。讨论了基于摄像头的FER引擎、fEMG、EOG、OMG、基于霍尔效应的传感以及与电阻式、电容式和摩擦电传感器集成的柔性传感系统等技术，强调了它们的优点和缺点。其中，电容传感技术似乎是一种有前途的替代方案，提供了一种非侵入性、低功耗和高灵敏度的解决方案，解决了传统FER技术的若干局限性。随后，我们回顾了电容式传感器的进展，重点关注三个关键方面：材料、结构及其应用。因此，讨论了显著增强传感器性能的最先进的结构设计和新型材料。讨论了提高传感器性能的先进设计策略，包括创新的电极配置、小型化技术和提高灵敏度、降低噪声和提高整体传感器效率的集成方法。在材料方面，综述探讨了从硅基弹性体到利用电双层（EDL）效应的新型离子水凝胶组合物的核心层的发展。这些基于EDL的水凝胶与电容传感器中使用的传统材料相比，可能提供改进的灵敏度、灵活性和耐久性。该分析深入研究了这些材料的具体特性，例如它们的离子电导率、机械强度和生物相容性，这使得它们适用于各种传感应用。此外，我们考虑了制造工艺的进步，这些进步使得能够开发更复杂和精确的传感器结构。应用部分突出了电容式传感器在与FER领域相关的各个领域的多功能性。在医疗应用中，这些传感器可能在无创健康监测中发挥关键作用，促进生命体征或生物力学参数的连续跟踪。在机器人技术中，传感器可以增强触觉传感能力，增强人机交互，并实现更精确的操作任务。尽管取得了这些显著进展，但本综述强调了该领域持续存在的挑战，特别是在智能眼镜方面，例如与长期稳定性、生物相容性、对环境因素的交叉敏感性以及生产过程的扩展性相关的问题。然而，总体分析表明，电容式传感器在各个研究领域的未来发展和应用具有巨大潜力。这项 thorough 的分析为电容式传感器的现状和未来前景提供了宝贵的见解，为快速发展的面部表情识别领域的进一步研究和开发奠定了基础。