科研团队动态

　　近日，我院智能芯片团队崔小静副教授将柔性可穿戴热电水凝胶电子皮肤与深度学习算法相结合，构建了一种自驱动面部表情识别和健康监测系统。该研究成果以题为“Thermoelectric Gel

　　Enabling Self-Powered Facial Perception for Expression Recognition and Health

　　Monitoring”发表在TOP期刊《ACS Sensors》（SCI一区，影响因子：9.6）。崔小静副教授为论文第一作者，2022级硕士研究生聂钰又为共同第一作者，太原理工大学张虎林教授为论文通讯作者。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beat365。

　　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适应性与安全性，同时为心理研究提供了新视角。然而，当前面部感知技术仍面临着结构复杂、集成供电困难等限制。

　　图1. 热电水凝胶自供电传感器的流程图

　　该研究首先基于聚乙烯醇（PVA)、结冷胶、甘油等制备了具有热电转换特性的双网络热电水凝胶（PGG）传感贴片，其各组分之间的氢键相互作用赋予凝胶优异拉伸性和抗干燥性，同时，氧化还原对[Fe(CN)6]4-/3-和其他电解质的加入，温度场诱导的热伏效应与索雷特效应协同作用赋予PGG良好的热电转换能力，热电势可达1.89 mV K-1。其次，鉴于该热电水凝胶可与人体皮肤共形贴合，我们选择了面部11个关键肌肉位点作为监测点，实现对面部肌肉活动和温度变化的自驱动感知。最后，通过机器学习算法深入解析不同面部表情所对应的信号特征，实现了面部表情精准识别和人体健康状态监测。该成果在人机交互、健康管理和智能穿戴等领域都具有重要的应用潜力。

　　图2beat365手机版官方网站. 热电凝胶用于面部表情识别和健康状况监测

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　　封面/2408班 刘晶晶

　　编辑/任凯路

　　编审/文江涛

　　一审/马丽娜

　　二审/颜志刚

　　三审/许国宝