감정적 상호 작용: 컴퓨터에서 멀티미디어 프로그램을 재생할 때 프로그래머는 일방적으로 프로그램을 실행하는 대신 자신의 생각과 감정으로 명령 제어 프로그램을 실행할 수 있습니다. 프로그램은 프로그래머의 해당 지시를 받은 후 그에 따라 대응한다. 이 과정과 행동을 감정적 상호 작용이라고 합니다.
감정 계산과 인공심리학은 조화로운 인간 상호 작용과 인공지능 분야의 새로운 연구 방향이자 수학, 정보과학, 지능과학, 신경과학, 생리학, 심리과학의 새로운 교차이다. 감정 계산에 대한 연구는 사람의 감정을 감지, 식별 및 이해하고 사람의 감정에 지능, 민감성, 우호적인 반응을 보이는 컴퓨팅 시스템을 만드는 것이다. 이 글은 인공심리학과 감정계산이론을 지도하고, 인간-컴퓨터 감정 상호 작용의 기술과 방법을 탐구적으로 연구하고, 감정 모델링, 표정 인식, 표정 합성 등 인간-컴퓨터 감정 상호 작용에 관한 기술을 검토하며, 조화로운 인간-기계 구축에 대한 기술 지원을 제공한다. 이 글의 주요 연구 내용과 혁신은 다음과 같습니다. (1) MCE 가이드라인에 기반한 제르니크 모멘트와 HMM 을 결합한 얼굴 표정 인식 방법을 제시했습니다. 피쳐 추출에서는 로컬 얼굴 정보를 기반으로 하는 모멘트 피쳐 추출 방법을 사용합니다. 로컬 얼굴 영역을 분할하여 표정 정보를 가장 잘 반영하는 눈과 입 하위 이미지를 추출하고 하위 이미지의 모멘트 피쳐 벡터를 계산합니다. 분류 문제에서 MCE 교육 지침에 따른 HMM 을 사용하여 분류합니다. 실험에 따르면 이 가이드라인 함수는 원래 가이드라인 함수 정의보다 더 합리적이며, 교육 샘플 세트의 판별 정보를 효과적으로 활용하고, 교육 데이터를 최대한 활용하고, HMM 의 성능을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났습니다. (2) 감정의 컴퓨팅 모델은 사용자의 감정과의 상호 작용을 통해 보다 효과적인 인간-컴퓨터 상호 작용을 달성하는 핵심 구성 요소로 간주됩니다. 감정 계산 모델을 만드는 과정에서 감정의 수치 분류와 설명 방법을 제시하여 차원 이론과 기본 감정 이론을 결합하여 감정의 수치 공간을 만들었다. 개성, 감정, 수요 등 감정 성분의 수치 묘사 방법과 수요의 동적 처리 방법을 제시하여 감정 성분 간의 매핑 관계를 맺었다. 다양한 감정 성분을 효과적으로 구성하고 조정하고, 외부 환경과 감정 상태를 감정 행동으로 매핑하는 방법은 감정 모델링의 난제이다. 이 문제를 해결하기 위해 감정인지 평가 이론에 기반한 감정계산 모델을 제시했다. 이 모델은 마르코프 프로세스를 사용하여 감정 상태의 변화와 이전 과정을 설명하고 마르코프 결정 과정을 사용하여 감정 성분과 감정 표현 사이의 관계를 설정합니다. (3) 얼굴 표정 합성부에서는 Candide 모델을 파라메트릭 얼굴 모델로 사용하고 메시를 텍스처화한 후 AU(Action Units) 를 제어하여 얼굴 모델의 표정을 제어하여 파라메트릭 제어 목적을 달성함으로써 다양한 표정을 정확하게 합성할 수 있습니다. 자동 대화 형 모델 조정 알고리즘이 제안되었다. 자동 추출 효과가 좋지 않은 경우 정면 피쳐를 대화식으로 수정하고 형상 깊이를 추정할 수 있으며 반지름 기준 함수 보간을 통해 모형의 비형상 점을 조정할 수 있습니다. 이 알고리즘은 이미지 품질이 양호한 경우 다른 방법에 비해 어댑티브 조정을 수행하며 실질적인 가치를 가지고 있습니다. 위의 알고리즘과 모델을 기반으로 의인화된 네트워크 정보 컨설팅 서비스 시스템을 설계 및 구현하고 모델의 유효성과 정확성을 검증했습니다. 이 문서의 감정 모델을 통해 정보 컨설팅 서비스 시스템은 풍부한 감정을 표현할 수 있습니다. 정보 컨설팅 서비스 시스템은 일반 정보 컨설팅 서비스 시스템보다 더 지능적이고 의인화되어 있습니다.