基于動力學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動一個動態(tài)面部表情合成應用當中。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，同時通過和動力學相關概念的類比，對情緒

3、狀態(tài)激勵模型中相關參數(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)生理反應的生理基礎一主要考慮兩方面特性——飽和性和滯后性。在情緒狀態(tài)模型的基礎上引入心境概念來反映持久的情緒基調積累對人們的內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在生理心理過程； 2、在工程上根據(jù)情感作用的心理學機理，提出類比動力學的研究思想方法，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，控制學的理論作為數(shù)學推導基礎； 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