人機交互技術作為連接人類與計算機系統的關鍵橋梁，已從傳統的鍵盤、鼠標等物理設備交互，逐步向基于多模態感知、智能決策的自然交互演進。隨著人工智能技術的深度滲透，人機交互場景不斷拓展至教育、醫療、遙感監測、安全防護等領域，對技術的精準性、實時性與適應性提出了更高要求。本文研究圍繞人工智能+教育、多模態數據融合、復雜場景表征學習、細粒度行為識別等核心難題展開創新研究，形成了一系列具有國際影響力的研究成果，先后兩篇文章發表在人機交互領域國際頂級期刊《Information Fusion》(SCI，中科院一區，影響因子15.5)，不僅推動了人機交互理論體系的完善，更為智慧醫療、智能遙感、情感計算等實際應用提供了關鍵技術支撐。

　　一、人機交互技術發展背景及國際研究新進展

　　隨著數字經濟與智慧城市建設的加速推進，人機交互技術面臨著從 “功能驅動” 向 “場景驅動” 的轉型需求。一方面，遙感衛星、無人機、智能傳感器等設備的普及，產生了海量多模態數據(如衛星圖像、熱成像數據、生理信號等)，傳統人機交互技術難以高效處理這些數據并轉化為可交互的智能決策信息；另一方面，用戶對交互的自然性、實時性與個性化要求不斷提升，例如在安全監控、心理評估、遙感監測等場景中，需要系統能夠精準理解人類意圖或環境狀態，實現 “無感式” 交互。

　　國際研究新進展是針對人機交互技術的核心痛點展開：一是多模態數據的整合與特征提取問題，如何從衛星圖像的多光譜數據、面部微表情的動態序列中提取有效特征，是實現精準交互的基礎；二是模型的魯棒性與泛化性問題，面對數據標注不足、類別失衡、環境干擾等挑戰，傳統算法難以保證交互效果的穩定性；三是交互場景的多樣化適配問題，不同領域對人機交互的精度、速度、自適應性要求差異較大，需要定制化技術方案。

　　本研究是在人機交互相關技術領域的新突破，具有重要的理論意義與實踐價值。在理論層面，本研究突破了傳統算法在多模態融合、動態特征建模、空間上下文利用等方面的局限。例如，研究團隊提出的 “卷積視覺變換器(CvT)+ 條件隨機場(CRF)+ 跨模態融合” 框架，首次將對比學習與空間一致性優化結合，解決了衛星圖像分類中局部特征與全局語義脫節的問題；在面部微表情識別研究中，改進的多模態集成學習(FMEDC-MMEL)方法，通過融合 LSTM、BiGRU 與 ELM 模型，實現了對瞬時、微弱表情特征的精準捕捉，為動態序列數據的交互分析提供了新范式。在產業層面，實現更自然的人機情感交互，助力消費電子、智能醫療等產業升級。

　　二、人機交互技術國際比較研究的價值與應用場景

　　本研究在《基于條件隨機場和跨模態融合的對比視覺表征學習》中提出的 CVT-SimCLR 框架，通過架構、空間優化與多模態融合三大創新體現價值，架構上結合卷積視覺變換器(CvT)與對比學習(SimCLR)，借助 CvT 的分層卷積下采樣與深度自注意力機制，在保持全局語義建模能力的同時，較傳統視覺變換器(ViT)減少約 30% 內存并提升細粒度空間特征提取精度，解決了 ViT 計算成本高、局部特征捕捉能力弱的問題；空間優化上引入條件隨機場(CRF)作為后處理模塊，首次將空間上下文一致性約束融入對比學習流程，通過能量最小化算法修正 CvT 輸出的噪聲預測，使衛星圖像分類的空間連貫性提升 2.63%，在沙漠、停車場等復雜場景中誤分類像素比例降低至 1.5% 以下；在多模態融合上提出跨模態融合(CMF)技術，整合 RGB、高光譜、激光雷達等多源數據，通過注意力機制對齊不同模態特征，解決單模態數據受天氣、光照干擾的問題，使模型在數據缺失場景下的泛化能力提升 1.79%，為多模態遙感數據的人機交互分析提供新方法。

　　本研究在《一種改進的多模態集成學習方法在面部微表情檢測與分類中的應用》提出的 FMEDC-MMEL 方法同樣有三方面創新價值，預處理采用高斯直方圖均衡化(HE)優化圖像對比度，通過像素強度重分配針對微表情 “瞬時、微弱” 的特點，使面部肌肉細微變化的可見性提升 30%，為后續特征提取奠定基礎；特征提取上改進的 DenseNet 模型通過密集連接機制保留早期細微特征，結合隨機梯度下降(SGD)超參數優化，較傳統 DenseNet 模型的特征提取效率提升 25%，且在 CASME-II 等小樣本數據集上過擬合風險降低；分類器集成上構建 “LSTM+BiGRU+ELM” 集成模型，融合時序建模與快速學習優勢，BiGRU 的雙向上下文感知能力解決單方向 RNN 對未來信息利用不足的問題，ELM 則通過快速泛化能力使模型較單一 LSTM 模型推理速度提升 40%，實現 “動態特征捕捉 - 快速分類 - 精準預測” 的端到端交互分析。

　　這些核心技術突破在情感交互與安全監測方面，FMEDC-MMEL 微表情識別技術可應用于人機情感交互與安全與心理評估場景，人機情感交互中在智能座艙、智能家居等場景下，技術能實時捕捉用戶厭惡、驚訝、愉悅等微表情，并根據情緒狀態調整系統響應如調節座艙氛圍燈、改變語音助手語調，實現更自然的情感化人機交互，安全與心理評估中在機場安檢、司法審訊等場景下，技術可通過分析被檢測者的微表情變化輔助判斷情緒波動，且在 SMIC 數據集上檢測準確率達 80.43%，為人機協同的謊言檢測、心理狀態評估提供支持；同時，這兩項技術均具備良好的平臺集成性，CVT-SimCLR 框架可嵌入 ENVI、ArcGIS 等遙感數據處理平臺，提升多光譜數據的自動化解讀能力，FMEDC-MMEL 方法可集成至攝像頭、可穿戴設備等智能終端，通過將模型參數壓縮至 50MB 以下等輕量化模型優化，實現實時微表情捕捉與分析，為人機交互終端的智能化升級提供技術支撐。

　　三、人機交互技術未來重點研究領域

　　人機交互技術研究未來將聚焦四大重點方向，在低數據依賴與跨場景泛化技術上，需結合元學習與數據增強技術，如衛星圖像分類中通過 “元特征遷移” 識別稀有地物類別，微表情識別中用生成式對抗網絡合成多樣化樣本，同時引入域自適應網絡，設計動態分辨率適配模塊讓衛星圖像分類模型在亞米級至 20 米分辨率數據上保持穩定性能，在微表情識別中加入姿態、光照魯棒性模塊以降低復雜場景干擾；在輕量化與實時性優化方面，可采用知識蒸餾、量化剪枝等技術，將 CvT 模型蒸餾為 “輕量級 CvT-Lite”，在保持 95% 準確率的前提下將參數規模壓縮至原模型的 1/5，對 FMEDC-MMEL 模型進行 INT8 量化使推理速度提升至 30 幀 / 秒以上，還需聯合芯片設計與算法優化開發專用加速硬件，如針對衛星圖像多模態融合需求設計專用 FPGA 加速模塊，針對微表情識別時序特征開發低功耗 RISC-V 處理器，實現 “算法 - 硬件” 協同降耗；在可解釋性與人機協同交互上，要在模型設計中融入注意力可視化、特征歸因等可解釋 AI 模塊，如在 CvT 模型中加入 “空間注意力熱力圖” 展示關鍵關注區域，在微表情識別中通過 “特征貢獻度分析” 說明嘴角上揚、皺眉等面部動作單元對情緒分類結果的影響，同時構建 “用戶反饋 - 模型迭代” 的閉環交互系統，如衛星圖像分類平臺允許用戶修正誤分類區域并通過在線學習更新模型參數，微表情識別系統根據用戶反饋動態調整特征權重；在多場景融合與產業化落地方面，需推動跨領域技術遷移，將衛星圖像分析的多模態融合技術用于醫療影像交互領域解讀 CT、MRI 數據，將微表情識別的動態序列建模技術應用于手語識別以助力聽障人士與健全人的交互，還要制定衛星圖像分類、微表情識別等技術的行業標準，搭建整合輕量化模型、數據集與工具鏈的開源人機交互技術平臺，降低產業應用門檻。

　　四、總結

　　作者與2023年諾貝爾物理學獎獲得者Ferenc Krausz等專家成立了諾獎人機交互研究中心后，圍繞 “多模態數據精準解讀” 與 “動態交互場景適配” 兩大核心目標，取得了突破性研究進展。在衛星圖像分析領域，CVT-SimCLR 框架通過 CvT、對比學習與 CRF 的協同，實現了 98.51% 的分類準確率，為遙感數據的人機協同分析提供了高效方案；在面部微表情識別領域，FMEDC-MMEL 方法通過多模型集成與動態特征建模，突破了瞬時、微弱表情的識別難題，為人機情感交互奠定了技術基礎。這些突破不僅填補了傳統人機交互技術在多模態融合、空間優化、動態序列分析等方面的空白，更在智慧城市、災害監測、智能安防等領域展現出廣闊應用前景。然而，當前研究仍面臨數據依賴、計算成本、可解釋性不足等挑戰，未來需通過小樣本學習、輕量化優化、可解釋 AI 融合等技術創新，推動人機交互向 “低數據依賴、高實時性、強可解釋性” 方向發展。

　　隨著我國在人工智能、遙感技術、智能硬件等領域的持續投入，人機交互技術將進一步實現 “理論突破 - 技術轉化 - 產業落地” 的閉環，為人工智能+教育、數字經濟高質量發展、智慧城市建設提供核心支撐，同時助力我國在全球人機交互技術競爭中占據領先地位。

　　【兩篇代表作鏈接】：1.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253525007237,Zhang Fuli，Liu Yu，et al.Towards facial micro-expression detection and classification using modified multimodal ensemble learning approach[J].Information Fusion,2025,115(000).(SCI Top1 IF=14.8).

　　2.https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S156625352400513X, Zhang Fuli，Ling Zhou，et al.CVT-SimCLR: Contrastive visual representation learning with Conditional Random Fields and cross-modal fusion[J].Information Fusion,2025,103651.(SCI Top1 IF=15.5).

　　作者：張福利，二級教授，博士研究生導師，湖南信息學院校長，民建中央科教委員會副主任，諾獎人機交互研究中心主任。