基于隨機圖的情感產生模型的研究.pdf

1、情感計算是人工智能和人機交互必不可少的部分，使計算機能夠自己產生情感的能力是情感計算的一個重要方面。本文對三維虛擬人進行情感產生建模，并且通過三維人臉表情動畫對情感進行顯示，本文主要的研究內容主要有：
　　 (1) 根據(jù)情緒的相關理論，本文使用了PAD(Pleasure-Arousal-Dominance)三維情緒空間來在計算機中定義情感元素，這些情感元素主要包含上一時刻情緒，虛擬人心情狀態(tài)，外部人的表情和外部語音等。
　

2、　 (2) 在對情感產生建模階段，本文首先討論了情緒、心情和個性的相互關系。在對各種情緒元素之間關系進行建模之后，使用了隨機圖模型來對情感產生進行建模，隨機圖模型是在考慮情感相互作用關系的情況下，通過CRBM(Continuous Restricted Boltzmann Machine)來對情緒產生建模的網絡模型。模型的訓練對情感建模也是一個重要的方面，在訓練階段，首先定義了網絡輸入的范圍，然后通過心理學上的評估方法來從五百條候選訓

3、練樣本中對訓練集進行選取，對于選取的訓練樣本都能構造一個場景進行解釋。模型訓練完成后，計算機可以對外界反應產生由PAD空間描述的情緒。
　　 (3) 為了使情緒更加直觀的表達，使用了逼真的三維虛擬人頭的表情來顯示情緒生成結果。在構造三維面部表情方面，首先使用了FaceGen來構造三維人臉表情數(shù)據(jù)，然后通過編程實現(xiàn)三維表情動畫。另外使用了競爭神經網絡將產生的PAD情緒映射到由基本情緒對應的表情和表情強度構成的表情空間中。