论文情感计算与其在人机交互设计中的应用是关于人机交互方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关人机交互论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
【摘 要】随着科学技术的不断进步和完善,情感计算对于人机交互设计的重要性也日益显著,将情感计算能力与计算设备进行有机地整合能够较好的整合人机交互,使人体的相应操作变做到更智能更容易识别,让用户感到更为亲切和易于操作.
【关键词】情感计算;交互设计;情感模型;智能化
一、情感计算的历史与现在和将来
资料记载,情感计算这一新兴词汇的产生于20世纪80年代末,耶鲁大学的老教授在分析了相关参数后,开辟性地将情感计算这一全新的领域展现在了人们面前.概念一出,便引起了学术机构的各种研究.很快,随着对情感计算的不断深入和延伸,该概念随后被戈尔曼演化成为新一层次的概念,也就是现在年轻人口中常说的智商和情商,并随着戈尔曼的研究成果公布于世而在全球范围内刮起一股情感计算风,在心理情感领域,计算机智能方向掀起了学术研究的热潮.美国某科研机构根据戈尔曼对于情感计算方向的认知和对概念的更加深入剖析,国外某知名教授根据自己的见解和前人资料的搜集铺垫,在1998年将自己的研究成果印刷成册并取名为《情感测算》,希望让情感因素和人机交互有机地结合起来,从而更好的通过机器来传达人类的情感.
随着新时代智能化技术的不断进步,普适计算、人本计算、社会计算等概念不断地进入人们的眼帘,趋于人个性化和自然化的人机交互设计成为当今各领域竞相研究和兵家必争之地.而基于人体复杂自然情感的情感计算由于其概念的新颖性也逐渐成为舆论讨论和关注的焦点.我国国家自然科学基金委员会也不例外,不久前就发表了一篇名为《情感测算的理论与方法》的研究文章,在国内学术界引起不小的轰动.
情感计算从某种角度来说,是一类经典的最科学模式进行分析整合识别的过程.随着智能手机硬件技术的不断发展,通过各种传感器及交互设备进行人机交互从而获得用户的神态、姿势、音色音调,甚至血压、脉搏等各类自然人类数据,并结合深处的大环境进行对数据的全面双层次多角度的分析,最后利用一套完善的算法机制识别和帮助理解用户当时的心情.然而,针对实际的交互环境,智能设备需要做的还没有那么简单,其难点在于需要针对传感器获得的人体信息作出及时、恰如其分、情感化的反应.情感类别之间距离的定义和计算方法是情感计算的重点所在,例如若采集到的数据是对笑的程度分类时候,“微笑、憨笑、大笑”之间的距离认知是一个难点.设备需要准确认知他们之间的距离参数,以便将其分门别类,以此帮助系统对于程度不同的笑都能进行一个有效的认知分析和识别.现在局限在于,情感计算领域的技术性仍然停留在对数据目标进行大致的分类,即七种最基本的情感分析,而更进一步的是情感计算在今后所要走的路的放向.
当前信息化时代,我国情感测算领域的研究主要方向依旧是对人脸的分析和识别方向.选取人脸作为主流分析和识别媒介的原因在于一方面人类的脸部表情相对来说还是较为方便获取数据的,也有相对完善的技术对其进行基础铺垫.当然其应用前景的重大也是情感计算选此作为主流方向的原因;另一方面,此现状也凸显出目前我国情感计算领域一个不可避免的难题：虽然用户以手势、动作、表情等作为信息传递的媒介来进行情感的传递,但目前众多情感模式的获取思路和分析以及针对内外部环境等上下文信息的融合问题依旧是情感计算研究中最让学者头疼的难题.如何真正科学化的实现具有情感反馈功能的人机交互是情感测算领域不变的目标.这需要针对以后的情感理解基础,做出对人类情感反馈和表达的机制,并建立模型分析整合.
当前我国在上述领域已经有了重大进展,即基于以后的理论知识技能和模型建立一个虚拟化人物的认知结构,并借此生成一类新方向的以动机驱动为支点的自我情绪调控结构.中科院有发布过相关论文,文章详细地讲解了一种新概念的人脸表情合成技术,并生成一个和人脸部一样机构特征的能做出表情的虚拟说话用户.由此可以做到出结论,对于人类情感的虚拟化研究在情感计算机构中仍然是一个新兴富有生机的方向,虽然研究面临着许多待解决的难题,若将目光拉长,此方向无疑具有广阔的应用前景.
二、情感计算研究方向细分
凭借对情感分析的理解,我们将情感计算的主要研究方向分解成八项：信息的获取,计算模式的认知,情感计算的端口,情感传递的途径,等等.
以用户情感的交流认知为入口,情感计算可以粗略分割成四块：
（一）借助传感器进行高效的人机交互从而达到用户信息的获取和认知.
（二）将交互信息进行模型建立分析和数字化处理.
（三）将分析结果进行处理对比学习从而达到正确的理解.
（四）将计算机所获取和转化的信息通过有效的方式呈现在用户面前,从而完成人机情感交互的全过程.
通过上述步骤可以总结出,情感计算的内容可分为以下几部分：用户信号的提取,用户信号的识别和转化,机器将理解到的东西反馈给用户.
针对用户信号的获取,现代科技主要通过传感器进行设备输入的采集,例如面部神态的获取,手势变换的动作,此类动作在科学上被称作特征提取.除此以外人体的各方面指标诸如脉搏、血压、瞳孔大小等都被机器进行情感化的记录识别和理解.用户信号的识别和转化的具体工作就是对信息进行处理加工,从而达到易于算法测算的要求.情感信号的表达就是将上述理解的内容再次反馈给用户,进行人机交互.在这四个方面的研究中情感的识别和转化是目前的关键部分,也是当今情感计算的瓶颈和难点所在.
三、情感模型的描述语言
智能型计算特性大多采用普遍的分布式计算模型,这一特性直接导致其环境数据的来源广泛,而通过系统推导所做到出的情感模块,也应通过联网技术将其转化到其他感兴趣的板块.所以,通过怎样的方法建造出外显的情感模型描述语言,并借助适当的网络技术把用户的个性情感完整高效地传递,是情感计算的重点所在.以当下的技术能力,大多数情感语言都成为虚拟用户描述语言的一分子,下面通过集中包含情感标记的人体描述语言例子作一个进一步的阐述.
总结:本文关于人机交互论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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