基于動力學(xué)的人工情感模型研究.pdf

1、目前，人工智能的情感計算已經(jīng)涉及到三種情感技能——感知情緒，識別情緒，表達情緒的能力。然而對情感計算的廣泛關(guān)注確是直到1997 年 MIT 實驗室，Picard 教授出版《情感計算》(AffectiveComputing)的專著后，一般認為，情感計算(affective computing)技術(shù)是通過各種傳感器獲取由人的情緒，情感所引起的表情及生理變化信號，利用“情感模型”耐這些信息進行識別，模仿人的情感認知體驗過程和情感表達過程，從而

2、對環(huán)境交互提供直觀的智能的反饋。 本文首先提出了一種新型人工心理的建模方法，并具體介紹該模型的工程實現(xiàn)方法，之后使用該模型的輸出來驅(qū)動一個動態(tài)面部表情合成應(yīng)用當中。該心理工程模型包含兩個模型，即情緒狀態(tài)模型和神經(jīng)狀態(tài)模型。情緒狀態(tài)模型的建模思想來源于情緒是由激發(fā)產(chǎn)生并彈性的恢復(fù)到平靜的過程，是短暫而強烈的體驗，整個情緒的發(fā)生發(fā)展過程都伴隨著波動。鑒于該特點引入了二階模型來刻畫情緒的波動過程，同時通過和動力學(xué)相關(guān)概念的類比，對情緒

3、狀態(tài)激勵模型中相關(guān)參數(shù)進行命名和計算，再有，引用能量的觀點來分析情緒的積累因素及情緒間的相互影響。而神經(jīng)狀態(tài)模型的引入來反映神經(jīng)狀態(tài)的激活程度，神經(jīng)狀態(tài)對情緒狀態(tài)起催化作用，進而影響情緒和行為。該神經(jīng)狀態(tài)模型的提出基于產(chǎn)生神經(jīng)生理反應(yīng)的生理基礎(chǔ)一主要考慮兩方面特性——飽和性和滯后性。在情緒狀態(tài)模型的基礎(chǔ)上引入心境概念來反映持久的情緒基調(diào)積累對人們的內(nèi)心體驗和行為的影響。并在此之后，介紹表情合成方法及表情合成單元的建立。最后介紹情感模型和

4、表情合成單元的結(jié)合實驗，生成動態(tài)面部表達。 本文的創(chuàng)新點主要有： 1、在工程上提出將情感的認知過程和作用體驗過程分別考慮，單獨研究情感作用體驗的內(nèi)在生理心理過程； 2、在工程上根據(jù)情感作用的心理學(xué)機理，提出類比動力學(xué)的研究思想方法，對情緒發(fā)生發(fā)展的動態(tài)過程進行工程建模，使得情緒過程動態(tài)的表現(xiàn)，以運動學(xué)，控制學(xué)的理論作為數(shù)學(xué)推導(dǎo)基礎(chǔ)； 3、在工程上考慮神經(jīng)狀態(tài)對情緒心理過程的影響。 4、在工程上提出