面部感知技术以其独特的分析能力，在医疗健康、人机交互、安全监控及心理研究等多个领域具有重要的研究意义，它不仅促进了疾病的早期预警与个性化健康管理，还增强了人机交互的自然性与安全性，同时为心理研究提供了新视角。然而，当前面部感知技术的应用仍面临结构复杂性和电源供应依赖性等限制。
近日，山西师范大学物理与信息工程学院崔小静副教授在《ACS Sensors》（SCI一区，影响因子：9.6）发表了题为“Thermoelectric Gel Enabling Self-Powered Facial Perception for Expression Recognition and Health Monitoring”的论文。该论文报道了一种机器学习辅助的自驱动面部感知热电凝胶电子皮肤。该热电水凝胶具有柔性可拉伸和温度感知特性，可以与人体皮肤共形贴合，精准感知面部肌肉活动和温度变化，从而实现面部表情精准识别和人体健康状态监测。
本研究基于聚乙烯醇（PVA)、结冷胶、甘油等制备了具有热电特性的双网络热电水凝胶（PGG）贴片，其各组分之间的氢键相互作用赋予了热电凝胶较好的拉伸性和抗干燥性，同时，氧化还原对[Fe(CN)6]4-/3-和氯化钠的同时加入，赋予PGG良好的热电转换能力，塞贝克系数可达到1.89 mV K-1。
鉴于该热电水凝胶良好的综合性能，本研究设计了一种与人体皮肤可共形的自驱动热电凝胶贴片，并选择了面部11个关键肌肉部位作为监测位点，实现了对面部肌肉活动和温度变化的自驱动感知。基于热电水凝胶的感知信号，在机器学习算法辅助下
实现了面部表情识别和健康监测，综合准确率高达96%。该研究在人机交互、健康管理和智能穿戴等领域都具有重要的应用潜力。
该论文第一作者为山西师范大学崔小静副教授，研究生聂钰又为共同第一作者，论文通讯作者为太原理工大学张虎林教授，该研究得到国家自然科学基金、山西省应用基础研究计划、山西省回国留学人员科研资助项目的支持。
原文链接：
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.4c03099?articleRef=control
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