Daniel McDuff

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Daniel McDuff 最新论文

Kaur 等人比较技术公司员工的自动情感识别输出与自我报告情感，发现一致性仅 58.6%，表明观察到的情感信号不能替代内部报告，须结合背景研究。

Howe 等人进行86人四周纵向研究，发现即时触发干预完成率更高但效果无显著差异，低 effort干预更受好评，高 effort干预缓解压力更多。

Samrose 等人设计 MeetingCoach 智能仪表板，通过 AI 量化视频会议特征，为 16 支团队提供个性化反馈，显著提升参与者对会议动态的感知与包容性。

Murali 等人开发 AffectiveSpotlight 机器人分析观众面部和头部动作，动态突出表现力强的观众，使演讲者更了解观众并延长讲话时间。

Aneja 等人开发 SIVA 表达性具身对话代理，利用多模式输入生成唇形同步和面部表情响应，用户研究（N=30）显示风格匹配后代理更具同情心和可信度。

McDuff 等人提出基于数据驱动生理模型的血液流动动画技术，通过增强照片和头像的动态脉动效果，使面孔更具拟人化，并可通过调节心率改变感知唤醒状态。

Kaur 等人通过分析信息工作者三周内的情感与任务数据，建立预测模型以推荐任务转换和休息时机，模型R²达0.7，用户评价转换与休息建议准确率分别达86%和77%。

Shi 等人开发 NAVC 原型，通过音频线索向视障用户传达视频通话中的注意力、同意、不一致等视觉线索，经16人用户测试验证了部分线索可辨识，但检测准确性和负面情绪识别仍需改进。

Jun 等人发现昼夜节律和时间类型多样性影响小团队在分析性和创造性任务上的表现，同质团队虽生理同步性更高、满意度更好，但任务表现反而更差。

Zolyomi 等人研究表明自闭症用户在视频通话中面临感官敏感、认知负荷和焦虑等压力，需通过调节感官输入、建立心理模型和掩盖特征等策略应对，提出支持性设计建议。

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