第一课 情感计算课程介绍与绪论

情感计算:赋能智能系统与人类情感的互动 情感计算是指通过计算机系统和算法来识别、分析和模拟人类情感的过程。其核心目标是让机器能够理解和识别人的情绪状态,并基于这一理解做出相应的反应或行为。情感计算的实现依赖于多种技术,包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别、传感技术、机器学习等。核心理念:情感识别:通过各种传感器、语音、面部表情、肢体语言等输入,计算机能够识别并判断用户的情感状态。情感分析:分析不同情感表达背后的原因和模式,理解情感的变化趋势。情感生成与反馈。 阅读详情

一、学习目标

1.学习情感计算的定义和目标

2.了解人类对情感的认识

3.基本了解情感计算的研究方向

二、情感计算的定义和目标

1.是什么

2.为什么

三、情感概述

1.情感的心理学分析

        想要让理解情感,首先是要认识什么是情感,并对情感进行建模。

        在心理学中,情感包含三种内在成分和三种外在成分。

        内在成分指情绪的构成,其决定情绪的种类和强烈:

        外在成分指情绪的表现,其反映人的行为:

2.情感的建模

        对情感的建模主要分两大类,一类为离散值,另一类为连续值。

        (1)P&D的五类基础情绪(离散值类)

        一个很经典、也比较完善的一套情感建模。其基本思想是:其他情绪是这5类情绪的组合。

        (2)情感维度测量理论(连续值)

        由于离散值的建模无法解释“都是开心,有的时候是非常开心,有的时候只是会心一笑”的情况。于是提出情绪需要有一个连续值去确定强度。最详尽的建模是三维理论:

        (情感建模的具体讲解将在下一节课中)

四、情感计算的研究方向

        情感计算的方向很多,总体上是识别和生成两大类。

        在识别任务中,主要根据输入的不同分为:音频情感识别、表情(图片)识别、肢体和生理信号情感识别、多模态情感识别。

        在生成任务中,则有:情感语音合成、表情生成、情感交互。

1.音频情感识别

        情感的表达主要有三大表情:

        音频情感识别主要是获取语调表情的特征。主要的特征如下

2.表情图片识别

        面部表情的主要特征是更加明显的,所以他的识别能力是更强。

        但也存在问题:

3.情感交流

        情感交流的主要应用场景是人机交互,其主要目标是:

        现阶段的情感交流,暂时还处于情感的简单表达阶段,例如让机器人展示几种表情,相关的对话机器人还是呆呆的情况。

        总结而言,情感计算依旧是以识别为主,并已经应用到各行各业中。包括:教育、刑事、舆情分析等。

五、本课总结

        理解情感、认识情感计算、了解情感计算的研究与应用。

人工智能之情感计算(Research Report of Affective Computing) 情感计算 面部表情识别 阅读详情

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komjay
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