基于人工心理的情感建模及人工情感交互技术研究

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人机交互是21世纪的重大信息技术,也是当前信息产业竞争的一个焦点,世界各国都将人机交互技术作为重点研究的一项关键技术。情感计算与人工心理是和谐人机交互与人工智能领域中日益受到关注的新的研究方向,也是数学、信息科学、智能科学、神经科学、生理及心理科学等多学科交叉的新结合点。本课题以人工智能的理论与技术、人工心理理论为基础,对人机情感交互的技术和方法进行了探索性的研究,如情感模型的建立、拟人化情感表达等一系列核心问题。以研究和建立人工心理的情感模型为主要内容,构建人机情感交互的软硬件研究平台,通过数学仿真以及编程实现模拟人类情绪、情感的变化过程和相应的行为,更好的实现和谐人机交互,从而建立个人机器人应用研究的理论基础。本文的主要研究工作内容与创新点如下:(1)情感模型被认为是通过与用户的情绪发生作用来实现更有效的人机交互的一个关键组成部分,其基础和根本是对自然情绪的实质的理解和表示,是情感计算和人工心理的重要研究方向。本文提出情感能量的组成,情感能量由两部分组成:一部分来自于外界,另一部分来自于体内;人在内、外两部分情感能量的共同作用下,产生了多种情感变化,由多种情感状态组成的集合构成情感空间。利用微分方程建模的方法,建立了基于人工心理的情感变化过程的模型,研究情绪动态过程的变化趋势。分析结果表明,人的情绪是围绕平静状态在上下波动,不是静止不变的,与实际情况相符合。提出了一种人机情感交互系统的组成结构,并确定了各部分的功能。(2)本文利用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)来识别人脸表情,描述情感状态变化输出概率。当状态输出概率取较大或较小的值时,累积计算的结果可能超出计算机浮点数范围,产生溢出问题。本文提出将计算机自动计算比例因子系数的方法用于人脸表情识别中,并将改进后的HMM与不变矩等方法相结合,进行表情识别。实验证明,自动计算比例因子的方法减小了错误率,提高了正确率,将人从训练计算过程中解放出来,从而提高了计算速度。(3)建立了一种新的情感模型——基于模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map ,FCM)的情感模型。通过对情感能量使人产生情感状态变化的分析,用FCM来描述情绪状态刺激转移过程,并建立起相应的模型,给出算法。在上述情感模型的基础上,用数学仿真软件MATLAB构建了仿真研究平台,进一步研究了FCM情感模型的变化规律,验证了模型的有效性及实用性,对有关的仿真曲线与仿真结果从心理学意义上给与了合理的解释。采用关联度分析的方法,将多个专家的FCM模型进行综合,分析消费者快乐情绪与商品销售服务间的关系。并结合实际将基于模糊认知图的情感模型应用于花卉销售网站的导购系统中,实现与顾客的情感交互,体现了系统的智能化特点。为和谐人机交互技术在农业生产中的应用、新农村建设服务做出了探索性贡献。(4)为了实现更好的人机交互,在分析虚拟现实技术、真实感人脸建模等技术的基础上,提出了情感虚拟人系统结构。以人脸表情合成为主要任务,从输入的二维中性表情照片中获取特征点(即控制点)数据及纹理坐标数据,合成具有表情的特征人脸。本文对Dirichlet自由变形算法进行了改进,提高了算法的效率,以FACS和MPEG-4为基础建立了相应的表情合成系统。在上述建立的各种算法和模型基础上,设计和实现了拟人化网络型信息咨询服务系统,验证了模型的有效性和正确性。和一般的信息咨询服务系统相比,该信息咨询服务系统更具智能,更有拟人化的特征。
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