人工情感研究初探

情感建模在和谐人机交互及情感机器人方面有着广泛应用,是情感计算及人工心理理论研究的主要内容。本文对情感计算的研究概况、应用内容和几种典型的情感模型作了较为详细的分析与综述。     

情感对话技术综述

情感对话技术着眼于对话机器人的“情商”,旨在让对话机器人具有像人类一样观察、理解和表达情感的能力.这项技术可以看作是情感计算和对话技术的交叉,兼顾对话机器人的“智商”和“情商”,从而实现对用户的精神陪伴、情感慰藉和心理疏导.结合对话中情感的特点,对情感对话技术进行全面解析:1)规划对话场景下的情感识别、情感管理、情感表达等3个重要的技术点,并拓展多模态场景下的情感对话技术. 2)介绍情感对话4项关键技术的最新研究进展,并总结这些技术面临的主要挑战和可能解决方案. 3)介绍情感对话技术的数据资源. 4)分析情感对话技术的难点,展望其未来发展方向与前景.     

人工心理与人工情感

介绍了人工心理与人工情感的定义、研究意义、关键支撑技术和主要研究内容与应用领域,分析了国内外相关研究的进展.人工情感主要是情感计算方面的研究,人工心理包括人工情感、人工意识以及认知与情绪的人工数字化技术.人工情感是人工心理的一个主要研究内容.最后提出了该研究领域未来需要解决的若干科学问题及几点建议.指出了研究情感形式化方法和开发人类心理数字化技术并实现重大应用,是人工心理和人工情感研究者未来的主要任务.     

浅谈人工情感

随着人工智能技术研究的逐渐深入,智能主体拟人化程度和智能程度越来越高,情感在智能主体中有何作用及如何建立人工情感的模型等一系列摆在我们面前.本文介绍了人工情感的应用、作用、模型.     

基于人工情感的脸部表情识别的研究

脸部特征的提取和各种特征所代表的表情状态是识别是脸部表情识别过程中的重要步骤。该文研究了脸部表情识别方面的一些进展,概括论述了面部表情识别的主要研究内容,以及图像预处理,特征提取,图像识别和表情识别的主要算法和方法。研究表明,在正面人脸和无背景时识别效果较好;在复杂背景下,或人脸被部分遮挡或角度偏转角度较大时,识别效果不好,它的识别效果离实用还有较大的距离,还需要进一步研究。     

基于人工情绪的智能情感网络教学系统研究

针时传统智能网络教学系统在情感教学方面的缺陷，基于人工情绪技术提出了一种Web环境下的智能情感网络教学系统结构．该系统由学习情绪模型、情绪教学模型、认知教学模型和学生模型等主要模块所构成，可以获取和识别每个学生的学习表情，并能够根据不同学生的学习情绪和学习效果，实现认知和情感相互协调的个性化教学．     

语音情感识别综述

人类的语音情感变化是一个抽象的动态过程,难以使用静态信息对其情感交互进行描述,而人工智能的兴起为语音情感识别的发展带来了新的契机。从语音情感识别的概念和在国内外发展的历史进程入手,分别从5个方面对近些年关于语音情感识别的研究成果进行了归纳总结。介绍了语音情感特征,归纳总结了各种语音特征参数对语音情感识别的意义。分别对语音情感数据库的分类及特点、语音情感识别算法的分类及优缺点、语音情感识别的应用以及语音情感识别现阶段所遇到的挑战进行了详细的阐述。立足于研究现状对语音情感识别的未来研究及其发展进行了展望。     

情感计算数学模型的研究初探

针对计算机如何进行情感计算,提出一种情感空间的概率模型并对其进行了计算机仿真。通过构造状态的概率转移矩阵,得到每个情感状态的概率分布,从而计算出情感的熵值。情感的熵值,表达出所构造的情感的细腻程度。通过计算机仿真,验证了情感模型是符合人类情感规律的——不确定性同时又具有统计规律。最后通过不同参数的仿真,说明此模型可以产生不同的情感活动,为情感机器人数学模型的建立与情感决策支持系统提供了一种新的方法。     

音乐情感识别研究综述

音乐是表达情感的重要载体,音乐情感识别广泛应用于各个领域.当前音乐情感研究中,存在音乐情感数据集稀缺、情感量化难度大、情感识别精准度有限等诸多问题,如何借助人工智能方法对音乐的情感趋向进行有效的、高质量的识别成为当前研究的热点与难点.总结目前音乐情感识别的研究现状,从音乐情感数据集、音乐情感模型、音乐情感分类方法三方面...     

情感建模研究进展

情感建模在和谐人机交互及情感机器人方向有着广泛应用,是情感计算及人工心理理论研究的主要内容．本文对情感建模研究现状及其相关应用作了较为详细的分析与综述,指出了情感建模目前所面临的问题及难点．     

基于行为的人工生命情绪理论模型研究

基于智能的行为选择机制不能满足实现人工生命自主性行为选择的要求.根据情绪是行为活动的组织者的一般心理学理论,情绪就成为解决该问题的一个有效途径.但是,心理学情绪研究结果,尚不能满足实际研究的需要.通过理论分析和实验仿真方法对情绪物理属性,情绪与行为之间关系进行深入研究.通过情绪四维模型与阶跃响应的特征类比分析.获得描述情绪物理属性的阶跃模型,揭示负性情绪相对于正情绪具有反应时间短,存在"超调"特性.根据获得的情绪与行为之间因果关系,建立情绪三维模型,阐明情绪是对认知和行为结果感知的生命机制.通过引入情绪,解决液体压力模型存在的异质性和动机强度与当前环境状态无关两个问题,建立自主性情绪行为机制模型.通过设计人工生态系统进行仿真实验,证明了上述思想的正确性.     

Emotion Editing using Finite Elements

This paper describes the prototype of a facial expression editor. In contrast to existing systems the presented editor takes advantage of both medical data for the simulation and the consideration of facial anatomy during the definition of muscle groups. The C^l-continuous geometry and the high degree of abstraction for the expression editing sets this system apart from others. Using finite elements we achieve a better precision in comparison to particle systems. Furthermore, a precomputing of facial action units enables us to compose facial expressions by a superposition of facial action geometries in real-time. The presented model is based on a generic facial model using a thin plate and membrane approach for the surface and elastic springs for facial tissue modeling. It has been used successfully for performing facial surgery simulation. We illustrate features of our system with examples from the Visible Human Dataset.™     

一种基于HMM和ANN的语音情感识别分类器

针对在语音情感识别中孤立使用隐马尔科夫模型（HMM）固有的分类特性较差的缺点，本文提出了利用隐马尔科夫模型和径向基函数神经网络（RBF）对惊奇，愤怒，喜悦，悲伤，厌恶5种语音情感进行识别的方法。该方法借助HMM规整语音情感特征向量，并用RBF作为最终的决策分类器。实验结果表明在本文的实验条件下此方法和孤立HMM相比具有更好的性能，厌恶的识别率有了较大改进。     

具有情感的类人表情机器人研究综述

具有情感的类人表情机器人是机器人研究领域中的热点问题之一。对这方面的研究现状进行了综述。首先,梳理了国内外具有情感的类人表情机器人的研究之路,概括性地总结了具有代表性的表情机器人涉及的相关理论与技术,并对比分析了其系统构成、机械结构、传感系统、控制系统和特性;其次,详细阐述了该领域所涉及的理论与技术,包括面部编码系统理论、人工心理与人工情感理论、传感技术、图像处理技术以及语音识别与表达技术,继而针对该领域研究中存在的问题讨论了进一步的研究方向;最后,对该领域未来的发展进行了展望。     

不确定性行为选择情绪机制

通过对心理学、微观经济学有关情绪理论的深入剖析,阐明了情绪所具有的能量本质属性、行为驱动的功能作用属性、资源获取的内容属性,实现了对动机、(内)驱力、效用(主观价值)等概念的情绪本质的揭示。根据这4种感觉所遵守的共同函数规律,借鉴前景理论,建立情绪图式函数,获得了情绪与资源之间的函数关系原理。以上述结果为基础,采用情绪理性原则,建立了情绪驱动的行为选择机制。为验证该机制,建立了情绪驱动的竟争型、合作型行为选择机制和战斗行为选择机制,并在仿真平台Swarm上完成了仿真实验。实验结果证明,该机制是合理和有效的,为解决不确定环境条件的自主选择行为问题奠定了一定的理论基础。     

基于人脸识别技术的研究

随着计算机技术的迅猛发展,人们期望计算机能具有人的视觉功能,然而除了一些专用的视觉系统外,迄今为止,还没有较为成功的通用视觉系统。人脸识别目前的社会需求巨大,几乎各行各业都迫切需要。本文主要对人脸识别技术进行综述,并展望其未来的发展前景。     

一种基于多种机制的智能体情感建模方法

在行为仿真中为智能体建立情感能力,能够使之表现更为逼真。在心理学理论的基础上,提出了一种新的基于多种机制的情感模型,并建立了情感智能体,实现智能体的情感能力。仿真实验的结果,验证了此模型的合理性和有效性,且表明具有情感的智能体,更能反映动物行为的本体和真实性。     

一种具有人工情感的智能控制系统研究

本文阐述了一种具有人工情感的智能控制系统的设计方法,论述了具有人工情感的智能控制系统的体系结构设计和工作流程。该方法可作为研究人工宠物、情绪调节器等行为机制的基础。     

Embodying Emotions: What Emotion Theorists Can Learn from Simulations of Emotions

Cognitively-oriented theories have dominated the recent history of the study of emotion. However, critics of this perspective suggest the role of the body in the experience of emotion is largely ignored by cognitive theorists. As an alternative to the cognitive perspective, critics are increasingly pointing to William James’ theory, which emphasized somatic aspects of emotions. This emerging emphasis on the embodiment of emotions is shared by those in the field of AI attempting to model human emotions. Behavior-based agents in AI are attempts to model the role the body might play in the experiencing of emotions. Progress in creating such behavior-based models that function in their environments has been slow, suggesting some potential problems with Jamesian alternatives to cognitive perspectives of emotions. Heidegger’s and Merleau-Ponty’s conceptions of embodiment are suggested as alternatives to James’ and as means for addressing the shortcomings of the cognitive perspective.

基于Markov决策过程的交互虚拟人情感计算模型

情感在生物体的交流和适应性方面起到了关键作用。同样,交互虚拟人也需要有恰如其分的表达情感的能力。由于具有情感交互能力的虚拟人在虚拟现实、电子教育、娱乐等领域均有着广阔的应用前景,当前,在虚拟人中加入情感成分的研究受到了越来越多的重视。本文提出了一个人工心理的情感计算模型,模型用马尔可夫过程来描述情感的变化过程,并且使用马尔可夫决策过程建立了情感、个性与环境之间的联系,并且我们把该模型应用到了一个交互虚拟人系统中。研究结果表明,模型能够构建具有不同性格特征的虚拟人,使之产生较为自然的情感反应。