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山西师大崔小静 ACS Sensors:机器学习辅助热电水凝胶实现自驱动面部感知
2025-01-11  来源:高分子科技

  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 SensorsSCI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


1. 热电水凝胶自供电传感器的流程图


  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


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