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基于人工心理的情感建模及人工情感交互技术研究

作　者: 王玉洁
导　师: 王志良
学　校: 北京科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 人工心理人工情感情感模型模糊认知图人机交互
分类号: TP18
类　型: 博士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

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。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-17
引言  17-20
1 文献综述  20-38
  1.1 课题背景与目的意义  20-23
  1.2 人机交互技术  23-28
    1.2.1 人机交互技术概述  23-24
    1.2.2 人机交互技术的发展  24-27
    1.2.3 人机交互技术的发展趋势  27-28
  1.3 情绪和情感  28-30
    1.3.1 情绪和情感  28
    1.3.2 情绪、情感的联系和区别  28-30
  1.4 人工心理理论  30-32
    1.4.1 人工心理基本理论  30-31
    1.4.2 人工心理理论的研究进展  31-32
    1.4.3 情绪识别与表达  32
  1.5 虚拟现实技术  32-37
    1.5.1 虚拟现实的定义  32-34
    1.5.2 虚拟人技术  34
    1.5.3 虚拟现实主流技术介绍  34-37
  1.6 小结  37-38
2 情感计算与情感建模  38-53
  2.1 情感计算  38-40
    2.1.1 情感计算的内容  38-39
    2.1.2 情感计算的意义  39
    2.1.3 情感计算的两个出发点  39
    2.1.4 情感计算的目的  39-40
  2.2 情绪心理学有关理论  40-46
    2.2.1 情绪的分类与维度  40-42
    2.2.2 情绪状态  42-43
    2.2.3 情绪的典型理论  43-46
  2.3 情感模型  46-52
    2.3.1 心理学中对情绪量化的思考  46-47
    2.3.2 OCC情绪模型  47-48
    2.3.3 Salt&Pepper模型  48-49
    2.3.4 EM模型  49-50
    2.3.5 隐马尔可夫模型  50-51
    2.3.6 基于人工心理的情感建模方法  51-52
  2.4 小结  52-53
3 情感数学模型分析  53-63
  3.1 动力心理学与心理能量  53-56
    3.1.1 弗洛伊德的心理能量模型  53-54
    3.1.2 荣格的心理能量模型  54-56
  3.2 情感能量与情感状态空间模型  56-57
  3.3 情绪的动态变化模型  57-60
  3.4 情感信息处理系统  60-62
  3.5 结论  62-63
4 用HMM识别面部表情  63-82
  4.1 马尔可夫链的基本理论介绍  63-64
    4.1.1 马尔可夫链的定义  63
    4.1.2 马氏链基本方程  63-64
    4.1.3 状态的可达、互通  64
  4.2 隐马尔可夫模型  64-70
  4.3 自动计算比例因子算法  70-72
  4.4 用HMM对面部表情识别  72-81
    4.4.1 不变矩基本理论  73
    4.4.2 面部表情识别算法  73-78
    4.4.3 实验结果及分析  78-81
  4.5 小结  81-82
5 基于模糊认知图的情感模型研究  82-112
  5.1 模糊认知图  82-85
    5.1.1 基本模糊认知图  82-84
    5.1.2 概率模糊认知图  84-85
  5.2 关联权值的综合  85-93
    5.2.1 最大关联作用  86-87
    5.2.2 关联权值综合的算法  87-91
    5.2.3 一个关联权值分析的例子  91-93
  5.3 基于模糊认知图的情感Agent模型  93-97
    5.3.1 构建情感Agent的模糊认知图模型  94-96
    5.3.2 权重矩阵中概率的确定  96-97
  5.4 情感模型的实验  97-101
    5.4.1 情感模型的计算处理流程  97-98
    5.4.2 实验及结果分析  98-101
  5.5 一个实际应用系统  101-110
    5.5.1 花卉销售网站整体结构  101-106
    5.5.2 消费者需要情感分析  106-108
    5.5.3 人机交互实现花卉导购服务  108-110
  5.6 小结  110-112
6 三维人脸建模相关技术及算法的研究  112-147
  6.1 三维人脸模型  112-122
    6.1.1 国内外发展情况及本文的工作  112-113
    6.1.2 人脸的特征  113-114
    6.1.3 人脸模型分类  114-116
    6.1.4 人脸模型数据的获取  116-117
    6.1.5 人脸建模  117-122
  6.2 MPEG-4 人脸动画  122-126
    6.2.1 FACS和MPEG-4 系统  122-123
    6.2.2 基于MPEG-4 的三维人脸动画实现方法  123-126
  6.3 人脸结构和面部表情合成与分析  126-136
    6.3.1 人脸动作编码系统和肌肉物理模型  126-128
    6.3.2 人脸模型变换  128-131
    6.3.3 面部表情的运动计算  131-134
    6.3.4 纹理贴图  134-136
  6.4 基于文本驱动的人脸动画  136-144
    6.4.1 Candide模型  136-138
    6.4.2 生成特定人脸模型  138-143
      6.4.2.1 Dirichlet自由变形算法在三维空间的应用  138
      6.4.2.2 应用Dirichlet自由变形算法生成特定人脸模型  138-143
    6.4.3 面部表情的运动计算及表情合成  143-144
      6.4.3.1 基于FACS的面部表情合成  143
      6.4.3.2 基于MPEG-4 的面部表情合成系统  143-144
  6.5 情感交互的实现  144-145
  6.6 小结  145-147
7 结论  147-150
参考文献  150-158
在学期间研究成果  158-160
致谢  160

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