利用大型语言模型和安卓机器人构建涵盖多种情绪状态的面部表情数据库

《Scientific Reports》：Development of a facial expression database covering diverse emotional states using large language models and an android robot

　　

摘要

面部表情数据库是许多研究领域中的重要资源。然而，基于人类图像构建的传统数据库在情感多样性方面往往存在局限，同时还面临创建成本高以及难以再现特定表情等难题。在本研究中，我们提出了一种利用大型语言模型和安卓机器人来构建涵盖广泛面部表情数据库的新方法。通过借助大型语言模型的生成能力，我们的方法将语义化的情感描述与可控制的机器人面部动作相连接，从而能够系统地探索各种不同的情感状态。此外，我们还采用了人工评估机制，以提升生成的面部表情与情感标签之间的匹配度。最终得到的数据库包含了672种面部表情，对应75种情感标签。对数据库特征的分析表明，它所涵盖的情感状态范围更为广泛，且与一般情感倾向高度一致。预计该数据库将为信息科学和心理学等多个领域的未来研究提供有价值的参考。