12、自然可信情感表达合成与情感感知人机交互

自然可信情感表达合成与情感感知人机交互

1. 情感计算概述

在过去几十年里，情感计算领域在识别不同情绪方面取得了巨大进展。早期的情感计算实验主要聚焦于识别愤怒、恐惧、喜悦和惊讶等简单情绪。如今，情感计算算法和设备应用在理解更广泛情绪方面有了进步，但在合成复杂情绪方面仍面临挑战。

情感计算的目标是开发能让人类觉得可信的计算代理，其关键在于实现自然且可信的情感表达。自然和可信意味着具备类似人类表达情绪的能力，这需要在识别情绪表达和以可信形式重现这些情绪之间找到平衡。同时，要促进通过情绪向人类传达意图的计算学习。

情感计算基于对情绪及其生理反应的识别，存在多种可用于识别和重现情绪的模态，包括视觉、音频和生物模态等。其中，面部识别和重现的视觉模态已存在一段时间且备受关注，但还有一些不太为公众和爱好者熟知的模态，如热成像、运动感知和各种生物物理传感器等，这些技术已逐渐从实验室走向消费设备。

2. 情感计算的历史背景

情感计算源于心理学和计算机科学领域的研究。将强大的计算能力与计算机（如机器人）与人类交互并识别其情绪的能力相结合的兴趣，催生了这一领域。早期，情感识别的基础为计算集成提供了良好的跳板，但主要挑战在于算法开发和高端硬件。随着硬件、软件和生理测量技术的发展，情感计算迎来了繁荣，出现了如“表情眼镜”、虚拟形象和机器人等用于检测人类情绪的新设备。

心理学对情绪的研究为通过多种方式发现情绪奠定了基础。面部识别是早期的情绪识别技术之一，但并非唯一手段，还结合了生理指标来促进对情绪的理解。先进的技术使心理学家和计算机科学家开始探索其他评估和解释情绪的方法，从而催生了情感计算。

3. 情感表达模型