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。     

虚拟人情感交互技术的研究

提出了基于EHMM的人工心理模型,该模型把情感感知和情感活动通过一个基本HMM过程有机地联系起来,研究结果表明：基于EHMM的人工心理模型符合人类情感变化规律。     

情绪建模与情感虚拟人研究

以人工心理和基本的情绪理论为基础，在三维情绪空间中将个性和OCC模型相结合，建立了一个情绪模型。并将此模型作为情感核心，采用VB和Viavoice、科大讯飞以及TalkingShow应用软件尝试实现了一个情感虚拟人。这个情感虚拟人不仅具有学习、记忆能力，而且具有情感交互能力。     

基于Agent的人机情感交互系统研究

该文在软件Agent技术基础上,提出具有识别真实人情感,同时又能够表达虚拟人个性情感的Multi-AgentSystem体系结构。在系统的感知Agent中,采用隐马尔可夫(HMM)数学模型通过表情(视觉)和语言(声音)对六种基本情感状态进行识别。实验结果说明基于视觉和听觉的多模态识别算法能提高计算机对人的情感识别率。文章最后指出面向Agent技术实现人机情感交互系统的开发是一种行之有效的方法。     

机器人情感交互模型研究

为了实现机器人与人的和谐交互,该文给出了基于Multi-agent的情感机器人结构模型,提出了机器人情感交互模型构建方法,介绍了基于灰色系统的情感模型和情感关联模型,构造了机器人学习模型,实现了情感机器人交互系统,结果表明机器人能够和人进行有智能和情感的交互。     

服务机器人的语音情感识别与交互技术研究

分析语音情感识别技术的发展现状和关键技术,将基于隐马尔可夫模型的语音情感识别方法应用在机器人中,目的在于使机器人能够识别人的语音信号中的情感信息,并做出相应的情感表达.这在我们研制出的服务机器人中得到了较好的应用,该机器人能够识别人的语音情感并能与人进行一定的交互.     

基于个性和OCC的机器人情感建模研究

机器人不仅要具有简单的机械作业和逻辑推理能力，还应当具有类似人类的情感能力．本文将个性与情绪、情感、理解、表达相结合，采用OCC模型作为评价标准，建立了符合人类情感规律的、可用于情感机器人的情感模型。通过一个应用上述模型的虚拟人情感交互系统．验证了此模型可以很好的对人类的情感进行仿真．可以应用于情感机器人和人性化计算机、游戏等许多领域。     

基于知网的虚拟人情感建模研究

虚拟人及其和谐交互技术是当前信息科学和生命科学研究的热点。情感信息处理是人工智能和认知科学研究一直关注的问题。本文将研究基于知网的虚拟人情感模型,该模型由冷静、愤怒、快乐、悲伤、放松和恐惧六个维度组成六维空间。通过实例模拟表明,此模型可以很好地对人类的情感进行仿真。     

基于改进DFSMN模型的语音交互服务系统设计

为了进一步提升服务机器人的自动化语音交互服务质量,提出一种改进的DFSMN-CTC模型,以提升语音交互系统的识别能力。其中,对传统的DFSMN模型中记忆模块的结构以及记忆单元之间的连接方式进行改进,然后将改进得到的模型与CTC进行结合,以实现日语语音的识别。实验结果表明,与其他建模准则构建的语音识别模型以及改进前的DFSMN模型相比,改进的DFSMN-CTC模型能够取得效果更好的语音交互效果,词错误率分别降低了6.42%和6.17%;与其他语音识别模型相比,改进的DFSMN-CTC模型在各种实验条件下均能保持最低的平均字错误率,语音识别精度较高。综上,使用改进的DFSMN-CTC模型所构建的日语语音交互系统能够实现效果良好的日语语音交互,实现更好的日语语音交互服务,具有一定的实际使用价值。     

服务机器人语音交互解决方案

在分析人类的认知过程、人类智能本质以及在脑小脑分工和协调配合工作机理的基础上,研究了远程大脑和机器人本体上小脑的分工、系统结构、工作原理,并构建了具有仿生功能的远程脑机器人控制体系。讨论了基于远程脑概念的服务机器人开发平台中语音交互的地位和作用;介绍了基于组件技术的大脑相关的语音交互系统设计,以及基于嵌入式系统的机器人本体相关的语音功能实现。实际应用表明,该套综合解决方案具有较好的灵活性、智能性和实用性。     

远程教育中和谐人机情感交互模型的研究

如何在远程教学和远程学习中实现以人文关怀为特征的和谐情感交互,以提高学习者的学习效率,已成为现代远程教育中值得深入研究的重要课题.本文描述了在软件Agent技术基础上,研究具有个性情感的和谐人机交互系统的思想方法、体系模型和技术手段.     

基于马尔可夫链的情感计算建模方法

定义了情感的两种状态及其两个基本的变化转移过程,并应用马尔可夫链构造了一个情感概率空间,建立模拟情感变化的情感模型,给出了情感能量、情感强度和情感熵等概念,用以描述情感特征与情感状态。通过Matlab的仿真计算,验证此模型可较好地模拟情感状态自发转移的动态过程,可用于情感机器人的情感模拟计算。为情感计算和情感自动生成理论研究提供了一种新途径。     

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．     

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。     

基于Agent技术的人性化E-learning系统研究

设计了以Agent技术为核心的人性化的E-learning系统。以Agent技术和人工心理理论为基础,构建了ISM多层级结构化Learning-Map,在此基础上实现个性化的Learning-Map。在人性化研究方面,运用基于图像处理的人脸检测、表情识别技术实现情感的认知,并构建情感认知模型,通过智能Agent助手对认知的情感进行智能处理。     

面向情感语音识别的建模方法研究

情感是语音识别研究中一个不可避免的问题,不同的情感对于语音有着不同的影响,这种影响使得中性语音识别系统在实际应用中的识别效果大打折扣。对于类似的影响通常的解决方法有寻找鲁棒特征,特征归一化以度模型调整训练等。本文通过自适应方法,使用少量情感数据,在中性语音模型的基础上自适应得到新的情感语音模型。实验证明,新模型对于情感语音有着更好的整体识别率。     

面向人素分析的虚拟维修系统的设计与实现

提高产品的维修性是当前产品开发的主要性能指标之一.在产品的维修性设计中,通过虚拟维修仿真过程的人素分析,可以有效地提高产品的维修性.据此,提出了一个面向人素分析的虚拟维修系统的结构框架,并基于虚拟人软件平台--Jack进行了系统实现.该系统可以在维修仿真过程中,控制虚拟人对虚拟样机进行维修操作,并进行在线分析和给出维修性的设计建议.以某型设备为例,对系统进行了实例验证.最后提出了进一步研究的工作.     

面部表情识别研究进展

面部表情识别是计算机视觉中一个具有挑战性的课题,该文对国内外面部表情识别做了系统综述与比较,分析了面部表情识别目前存在的问题,并对今后发展提出了几点思考.