人机交互技术作为连接人类与计算机系统的关键桥梁，已从传统的键盘、鼠标等物理设备交互，逐步向基于多模态感知、智能决策的自然交互演进。随着人工智能技术的深度渗透，人机交互场景不断拓展至教育、医疗、遥感监测、安全防护等领域，对技术的精准性、实时性与适应性提出了更高要求。本文研究围绕人工智能+教育、多模态数据融合、复杂场景表征学习、细粒度行为识别等核心难题展开创新研究，形成了一系列具有国际影响力的研究成果，先后两篇文章发表在人机交互领域国际顶级期刊《Information Fusion》(SCI，中科院一区，影响因子15.5)，不仅推动了人机交互理论体系的完善，更为智慧医疗、智能遥感、情感计算等实际应用提供了关键技术支撑。

　　一、人机交互技术发展背景及国际研究新进展

　　随着数字经济与智慧城市建设的加速推进，人机交互技术面临着从 “功能驱动” 向 “场景驱动” 的转型需求。一方面，遥感卫星、无人机、智能传感器等设备的普及，产生了海量多模态数据(如卫星图像、热成像数据、生理信号等)，传统人机交互技术难以高效处理这些数据并转化为可交互的智能决策信息；另一方面，用户对交互的自然性、实时性与个性化要求不断提升，例如在安全监控、心理评估、遥感监测等场景中，需要系统能够精准理解人类意图或环境状态，实现 “无感式” 交互。

　　国际研究新进展是针对人机交互技术的核心痛点展开：一是多模态数据的整合与特征提取问题，如何从卫星图像的多光谱数据、面部微表情的动态序列中提取有效特征，是实现精准交互的基础；二是模型的鲁棒性与泛化性问题，面对数据标注不足、类别失衡、环境干扰等挑战，传统算法难以保证交互效果的稳定性；三是交互场景的多样化适配问题，不同领域对人机交互的精度、速度、自适应性要求差异较大，需要定制化技术方案。

　　本研究是在人机交互相关技术领域的新突破，具有重要的理论意义与实践价值。在理论层面，本研究突破了传统算法在多模态融合、动态特征建模、空间上下文利用等方面的局限。例如，研究团队提出的 “卷积视觉变换器(CvT)+ 条件随机场(CRF)+ 跨模态融合” 框架，首次将对比学习与空间一致性优化结合，解决了卫星图像分类中局部特征与全局语义脱节的问题；在面部微表情识别研究中，改进的多模态集成学习(FMEDC-MMEL)方法，通过融合 LSTM、BiGRU 与 ELM 模型，实现了对瞬时、微弱表情特征的精准捕捉，为动态序列数据的交互分析提供了新范式。在产业层面，实现更自然的人机情感交互，助力消费电子、智能医疗等产业升级。

　　二、人机交互技术国际比较研究的价值与应用场景

　　本研究在《基于条件随机场和跨模态融合的对比视觉表征学习》中提出的 CVT-SimCLR 框架，通过架构、空间优化与多模态融合三大创新体现价值，架构上结合卷积视觉变换器(CvT)与对比学习(SimCLR)，借助 CvT 的分层卷积下采样与深度自注意力机制，在保持全局语义建模能力的同时，较传统视觉变换器(ViT)减少约 30% 内存并提升细粒度空间特征提取精度，解决了 ViT 计算成本高、局部特征捕捉能力弱的问题；空间优化上引入条件随机场(CRF)作为后处理模块，首次将空间上下文一致性约束融入对比学习流程，通过能量最小化算法修正 CvT 输出的噪声预测，使卫星图像分类的空间连贯性提升 2.63%，在沙漠、停车场等复杂场景中误分类像素比例降低至 1.5% 以下；在多模态融合上提出跨模态融合(CMF)技术，整合 RGB、高光谱、激光雷达等多源数据，通过注意力机制对齐不同模态特征，解决单模态数据受天气、光照干扰的问题，使模型在数据缺失场景下的泛化能力提升 1.79%，为多模态遥感数据的人机交互分析提供新方法。

　　本研究在《一种改进的多模态集成学习方法在面部微表情检测与分类中的应用》提出的 FMEDC-MMEL 方法同样有三方面创新价值，预处理采用高斯直方图均衡化(HE)优化图像对比度，通过像素强度重分配针对微表情 “瞬时、微弱” 的特点，使面部肌肉细微变化的可见性提升 30%，为后续特征提取奠定基础；特征提取上改进的 DenseNet 模型通过密集连接机制保留早期细微特征，结合随机梯度下降(SGD)超参数优化，较传统 DenseNet 模型的特征提取效率提升 25%，且在 CASME-II 等小样本数据集上过拟合风险降低；分类器集成上构建 “LSTM+BiGRU+ELM” 集成模型，融合时序建模与快速学习优势，BiGRU 的双向上下文感知能力解决单方向 RNN 对未来信息利用不足的问题，ELM 则通过快速泛化能力使模型较单一 LSTM 模型推理速度提升 40%，实现 “动态特征捕捉 - 快速分类 - 精准预测” 的端到端交互分析。

　　这些核心技术突破在情感交互与安全监测方面，FMEDC-MMEL 微表情识别技术可应用于人机情感交互与安全与心理评估场景，人机情感交互中在智能座舱、智能家居等场景下，技术能实时捕捉用户厌恶、惊讶、愉悦等微表情，并根据情绪状态调整系统响应如调节座舱氛围灯、改变语音助手语调，实现更自然的情感化人机交互，安全与心理评估中在机场安检、司法审讯等场景下，技术可通过分析被检测者的微表情变化辅助判断情绪波动，且在 SMIC 数据集上检测准确率达 80.43%，为人机协同的谎言检测、心理状态评估提供支持；同时，这两项技术均具备良好的平台集成性，CVT-SimCLR 框架可嵌入 ENVI、ArcGIS 等遥感数据处理平台，提升多光谱数据的自动化解读能力，FMEDC-MMEL 方法可集成至摄像头、可穿戴设备等智能终端，通过将模型参数压缩至 50MB 以下等轻量化模型优化，实现实时微表情捕捉与分析，为人机交互终端的智能化升级提供技术支撑。

　　三、人机交互技术未来重点研究领域

　　人机交互技术研究未来将聚焦四大重点方向，在低数据依赖与跨场景泛化技术上，需结合元学习与数据增强技术，如卫星图像分类中通过 “元特征迁移” 识别稀有地物类别，微表情识别中用生成式对抗网络合成多样化样本，同时引入域自适应网络，设计动态分辨率适配模块让卫星图像分类模型在亚米级至 20 米分辨率数据上保持稳定性能，在微表情识别中加入姿态、光照鲁棒性模块以降低复杂场景干扰；在轻量化与实时性优化方面，可采用知识蒸馏、量化剪枝等技术，将 CvT 模型蒸馏为 “轻量级 CvT-Lite”，在保持 95% 准确率的前提下将参数规模压缩至原模型的 1/5，对 FMEDC-MMEL 模型进行 INT8 量化使推理速度提升至 30 帧 / 秒以上，还需联合芯片设计与算法优化开发专用加速硬件，如针对卫星图像多模态融合需求设计专用 FPGA 加速模块，针对微表情识别时序特征开发低功耗 RISC-V 处理器，实现 “算法 - 硬件” 协同降耗；在可解释性与人机协同交互上，要在模型设计中融入注意力可视化、特征归因等可解释 AI 模块，如在 CvT 模型中加入 “空间注意力热力图” 展示关键关注区域，在微表情识别中通过 “特征贡献度分析” 说明嘴角上扬、皱眉等面部动作单元对情绪分类结果的影响，同时构建 “用户反馈 - 模型迭代” 的闭环交互系统，如卫星图像分类平台允许用户修正误分类区域并通过在线学习更新模型参数，微表情识别系统根据用户反馈动态调整特征权重；在多场景融合与产业化落地方面，需推动跨领域技术迁移，将卫星图像分析的多模态融合技术用于医疗影像交互领域解读 CT、MRI 数据，将微表情识别的动态序列建模技术应用于手语识别以助力听障人士与健全人的交互，还要制定卫星图像分类、微表情识别等技术的行业标准，搭建整合轻量化模型、数据集与工具链的开源人机交互技术平台，降低产业应用门槛。

　　四、总结

　　作者与2023年诺贝尔物理学奖获得者Ferenc Krausz等专家成立了诺奖人机交互研究中心后，围绕 “多模态数据精准解读” 与 “动态交互场景适配” 两大核心目标，取得了突破性研究进展。在卫星图像分析领域，CVT-SimCLR 框架通过 CvT、对比学习与 CRF 的协同，实现了 98.51% 的分类准确率，为遥感数据的人机协同分析提供了高效方案；在面部微表情识别领域，FMEDC-MMEL 方法通过多模型集成与动态特征建模，突破了瞬时、微弱表情的识别难题，为人机情感交互奠定了技术基础。这些突破不仅填补了传统人机交互技术在多模态融合、空间优化、动态序列分析等方面的空白，更在智慧城市、灾害监测、智能安防等领域展现出广阔应用前景。然而，当前研究仍面临数据依赖、计算成本、可解释性不足等挑战，未来需通过小样本学习、轻量化优化、可解释 AI 融合等技术创新，推动人机交互向 “低数据依赖、高实时性、强可解释性” 方向发展。

　　随着我国在人工智能、遥感技术、智能硬件等领域的持续投入，人机交互技术将进一步实现 “理论突破 - 技术转化 - 产业落地” 的闭环，为人工智能+教育、数字经济高质量发展、智慧城市建设提供核心支撑，同时助力我国在全球人机交互技术竞争中占据领先地位。

　　【两篇代表作链接】：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：张福利，二级教授，博士研究生导师，湖南信息学院校长，民建中央科教委员会副主任，诺奖人机交互研究中心主任。