人机交互技术新前景

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1、计算机科学与技术王丹情感计算——人机交互技术新前景摘要：情感在人类的认识和人机交互中起着关键性的作用．具有情感能力的计算机就是让计算机能够在和人类相处时更有智能、更为敏感和更为和谐和亲切。情感研究的具体内容，进展与展望，及其应用等都将是本文探讨的内容。关键字：情感计算人机交互Affectivecomputing——Newprospectofhuman-computerinteractiontechnologyAbstract：Emotioninthehumanknowledgeandhuman-computerinteractionplaysakeyrole.Withtheabilityo

2、femotionistoletthecomputertocomputerandhumancoexistenceismoreintelligent,moresensitiveandmoreharmoniousandfriendly.Affectivestudyofspecificcontent,progressandprospect,andtheapplicationwillbethecontentthatthearticlediscusses.Keyword:Affectivecomputinghuman-computerinteraction一、引言情感计算的概念是在1997年由MIT媒

3、体实验室Picard教授提出，她指出情感计算是与情感相关，来源于情感或能够对情感施加影响的计算。中国科学院自动化研究所的胡包刚等人也通过自己的研究，提出了对情感计算的定义：“情感计算的目的是通过赋予计算机识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境，并使计算机具有更高的、全面的智能”。二、情感计算的发展与展望情5计算机科学与技术王丹感计算研究的提出最早可以追溯到20世纪90年代初，耶鲁大学心理系的Salovey教授提出了情感智能的概念，开展了一系列的研究。该概念随后被Goleman发展为与智商(IQ)相对的情商(EQ)。特别是近年来，随着普适计算、人本计算、社会计算等概念和研究方

4、向的提出，自然的人机交互日益成为各研究领域的研究内容和目标，情感计算也自然地成为各学科共同关注的热点、焦点。中国国家自然科学基金委也不失时机地支持了“情感计算理论与方法”的研究。目前，我国在情感计算这一领域的研究主要在人脸识别。这一方面是因为人脸表情容易获取，易于分析处理，其成果具有重要的应用前景等；另一方面，也反映了情感计算研究的一个普遍的问题，即尽管人类是通过表情、语言、动作等各种信息的融合，识别和理解情感，但是，当前多模态情感数据获取、分析、融合、识别和理解，以及情景等上下文信息的融合依然是情感计算研究中富有挑战性的课题。目前国内的研究成果已有基于已有的情绪模型，提出了虚拟人的认知结

5、构，建立了一种新的基于动机驱动的自主情绪模型。清华大学戴振龙的论文则介绍了一种人脸表情的合成方法，能够生成具有细微表情动作的虚拟说话人。可以看出，这方面的研究在国际上依然是自然交互领域的一个新兴的方向，面临着许多挑战性的问题，具有广阔的发展前景。三、情感计算的具体研究内容根据情感计算的过程．可将情感计算的研究内容分为以下九个方面：情感机理、情感信息的获取、情感模式识别、情感的建模与理解、情感的合成与表达、情感计算的应用、情感计算机的接口、情感的传递与交流和可穿戴计算机。从人类情感的交流过程来讲，情感计算的研究可分为四步：通过传感器直接或间接与人接触获得情感信息：通过建立模型对情感信息进行分

6、析与识别；对分析结果进行推理达到感性的理解；将理解结果通过合理的方式表达出来。也就完成了情感交流的全过程。根据上述过程，情感计算的计算过程包括：情感信号的获取、情感信息的分析与识别、情感信息的理解和情感的表达。信号获取分析识别情感理解情感表达5计算机科学与技术王丹情感信号的获取现在主要通过一些采集输入设备提取人的面部表情、语音语调和肢体动作，也就是特征提取。此外通过测量人的一些生理反应包括心率、血压的舒张压和收缩压、脉搏、瞳孔扩大、呼吸、皮肤导电、荷尔蒙胆汁的分泌以及皮色和体温等用于情感状态的识别理解。情感信息的分析和识别主要是对所提取到的信息进行预处理、模式分类。情感信息的理解就是根据上

7、一步的分类结果和数据库中的模板进行比对判断。把所提取到的情感以最大概率确定出来，然后合成表情。情感的表达就是把上一步理解的结果呈现出来进行交互。在这四个方面的研究中情感的识别和合成是目前的关键部分，也是我们研究的重点。四、情感模型的描述语言目前大部分的情感模型描述语言都是虚拟人体描述语言的一部分。以下就几种包含情感标记的人体描述语言和建模方法作进一步的说明。AML(AvatarMarkupLanguage)是一种基于XM