情感感情计算与模式识别感情情感眉毛(情感感情计算能在哪些范畴应用)
情感感情计算的人机交互中的“情感感情计算”
守旧的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而假如缺乏这种情感感情理解和表达能力，就非常难指望计算机具有类似人相同的智能，也非常难期望人机交互做到名符其实的和谐与自然。因为人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，于是，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感感情能力。情感感情计算（Affective Computting）就是要付与计算机类似于人相同的观察、理解和生成各式情感感情特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感感情的进一步钻研，早在19世纪末就进行了。不过，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感感情特征，剖析人的感情与各式感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。
人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的性 格等一系列因素的作用与影响。要让机器处理情感感情，我们first of all必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是怎样表达情感感情，又怎样精确地洞察到它们的呢？人民经过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感感情，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感感情的变化。视洞察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐那么是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。
情感感情计算钻石的重点就在于通过各式传感器获取由人的感情所引起的生理及行为特征信号，建立“情感感情模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感感情的能力，并能针对用户的感情做出智能、敏锐、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真真正正和谐的人机环境（图2）。 在生活之中，人们非常难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来展现情感感情是人们经常使用的较自然的表现方式，其情感感情表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感感情时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感感情的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即能在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经确定被大都研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。
随着计算机技术的飞一般地发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作溶入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。
在当前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常来讲采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的感情表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常来讲反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常来讲具有情绪紧张的倾向。相比于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但因为人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其预示了强烈的注意和关注。
科学工作者针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这几个设备的基础上构筑了智能空间。并且也有人将智能座椅使用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学工作者还通过一系列的姿态剖析，对办公室的工作人员进行情感感情自动剖析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人民经过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，固然彼此看不见，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。
目前，国际上对情感感情语音的研究主要侧重于情感感情的声学特征的剖析这方面。一般而讲，语音中的感情特征常常通过语音韵律的变化展现出来。例如，当一个人发怒的时刻，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感感情的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专业人士们针对语言中的焦点现象，first of all提出了情感感情焦点生成模型。这为语音合成中情感感情状态的自动预测推算提供了根据，结合高质量的声学模型，使得情感感情语音合成和识别率先达到了现实操作水平。 固然人脸、姿态和语音等均可以单独地预示一定的感情，但人在互相交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。因 此，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这几个通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。
目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感感情计算融合多模态处理技术，那么可以实现情感感情的多特征融合，能够有力地提高情感感情计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。
在多模态情感感情计算研究中，一个特别重要的研究分支就是情感感情机器人和情感感情虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此范畴做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感感情处理溶入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感感情语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的感情虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等现实操作（图6）。 情感感情状态的识别和理解，那么是付与计算机理解情感感情并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常来讲包括从人的感情信息中提取用于识别的特点，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这几个特征以便日后能够准确地识别其情感感情。
为了使计算机更佳地完成情感感情识别任务，科学工作者已经对人类的感情状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感感情。目前，在情感感情识别和理解的方式方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。比如：在情感感情语音的声学剖析的基础上，运用线性统计方法和神经互联网模型，实现了基于语音的感情识别原型；经过对面部运动区域进行编码，采用H妹子等不同模型，建立了面部情感感情特征的识别方法；经过对人姿态和运动的剖析，探索肢体运动的感情类别等等。
然而，受到情感感情信息的捕获技术的作用与影响，并缺乏大规模的感情数据资源，有关多特征融合的感情理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感感情计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断冲破，情感感情计算的应用势在必行，其对未来平时生活的作用与影响将是方方面面的，目前俺们是可以预见的有：
情感感情计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感感情能力的计算机，能够对人类的感情进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的体验感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们便于理解自己和他人的感情世界。
它还可以帮到我们增添使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、使经验人性化、使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。
情感感情计算和相关研究并可以给涉及电子商务范畴的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的感情。例如，蛇、蜘蛛和qiang的图片能引起畏惧，而有大量美元和金块的图片那么可以让人产生相当强烈的积极反应。假如购物网站和gupiao交易网站在规划时研究和考虑这几个因素的意义，将对客流量的上升产生相当积极的作用与影响。
在信息家电和智能仪器中，增添自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更佳的服务。
在信息检索应用中，通过情感感情剖析的概念解析功能，可来提升智能信息检索的精度和效率。
在远程教导平台中，情感感情计算技术的应用能增添教学效果。
利用多模式的感情交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。
情感感情计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 因为缺乏较大规模的感情数据资源，情感感情计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究范畴，仅仅依靠这几个还难以准确地推断和生成一自个的情感感情状态，并进行有效的感情交互。目前，科学工作者们正在积极地探索多特征融合的感情计算理论模型。许多人认为，今后几年情感感情计算将在这几个方面需要取得冲破：
更加细致和准确的感情信息获取、描述及参数化建模。
多模态的感情识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。
自然场景对生理和行为特征的作用与影响。
更加适用的机器学习算法。
海量的感情数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一范畴的研究，探讨情感感情计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此范畴的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第1届中国情感感情计算与智能交互学术会议。
事实证明，情感感情计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度关注，相关范畴的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意和提防的是，近几年来，与情感感情计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已得到了兴旺发达，并同样获得了国家的大力支持。这为情感感情信息的实时获取提供了非常大的便利条件，也为情感感情计算在国内的发展提供了更佳的发展平台。
计算机类专业包括哪些?
计算机专业类包括计算机科学与技术、软件工程、互联网工程、信息安全等七八个专业。
计算机专业学习的课程主要有大数据技术导论、数据采集与处理实践（Python）、Web前/后端开发、统计与数据剖析、机器学习、高档数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、
媒体大数据案例剖析、互联网空间安全、计算机互联网、数据结构、软件工程、操作系统等，以及大数据方向系列实验，并完成流程设计、数据剖析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节。
计算机专业硕士阶段有几大研究方向可以选择?
计算机考研方向主要分类计算机科学与技术、软件工程、互联网空间安全3类，不过相关学科考研方向还是比较宽泛，所以搞清楚专业方向，专业学科综合情况，才便于大家考研。我们整理共享“计算机专业硕士阶段有几大研究方向可以选择？”有关的内容，一起来瞧一瞧吧。
1。计算机应用技术
研究方向：计算机互联网、实时计算机应用、CIMS、计算机图形学、并行计算、互联网信息安全、数据库、情感感情计算、数据挖掘、分布式计算、知识工程、计算机视觉、自动推理、机器学习、草图理解、互联网性能剖析与协议设计、互联网管理与安全、计算机图形学、信息可视化、基于GPU的高性能计算、复杂系统(应急、物流、海洋)范畴工程、基于SOA的空间信息分享与业务协同、语义搜索引擎、自然语言处理、机器翻译、搜索引擎、空中交通信息系统与控制、民航信息与决策支持系统、智能交通系统理论与技术等。
专业特点：计算机应用技术是针对社会与各式企事业单位的信息化需求，经过对计算机软硬件与互联网技术的抉择、应用和集成，对信息系统进行需求剖析、规划和设计，提供与实施技术与处理方案，创建优化的信息系统，并对其运行实行有效的技术维护和治理的学科。
培养这一方面人才所涉及的知识面包括：数学与信息技术基础、流程设计基础、系统平台技术、计算机互联网、信息管理与安全、人机交互、集成流程开发、系统架构与集成、Web与数字媒体技术、工程实施、职业操守等。培养目标是为企事业单位和机构提供首席信息官及承担信息化建设核心任务的人才，并提供为IT企业提供系统剖析人才。
科研状况：本专业是天津市第1个计算机类博士点，主要从事计算机技术在其它范畴应用中核心技术问题研究及有关信息系统开发。最近几年以来在计算机集成制造(CIMS)、计算机辅助教学、虚拟现实技术应用、计算机工业控制、电子商务等方向承担国家863项目及重大项目、国家自然科学基金十余项。承担省部级及横向科研课题近百项。为国家和天津市的信息化建设做出了重要贡献。
近几年报考简况：本专业从80年代初开始招生，到现在已为国家培养出研究生学位硕士300多名。最近几年以来，报考人数和录起名额逐年同步增添。
研究生期间主要课程及论文要求：主要课程：高等计算机互联网、计算理论、排队论及在计算机中的应用、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高档计算机图形学、高档人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。
论文要求：论文选题涉及计算机在各范畴应用的论理研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个范畴的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的论理水平和创新;对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有现实操作价值并能够带来明显的社会经济效益。 就业方向：本专业培养的硕士具有坚实的计算机科学与技术的论理基础，全面掌握计算机应用范畴的论理和工程方法，能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。
2。计算机软件与理论
研究方向：计算理论、算法理论; 软件工程、中间件、智能软件、计算环境;并行计算、网格计算、普及计算;密码学、信息安全、数据理论;图形图象算法、可视化方法;人工智能应用基础;理论计算机科学其他方向。
专业特点：计算机软件与理论专业涉及计算机科学与技术的基本理论和方法，强调计算、算法、软件、设计等概念，主要的范畴包括计算理论、算法与复杂性、流程设计语言、软件设计与理论、数据库系统、人工智能、操作系统与编译理论、信息安全理论与方法、图形学与可视化计算、以互联网为中心的计算等。
科研状况：计算机软件与理论专业是我院重点发展，进步较快的专业。最近几年以来承担国家863。自然科学基金、，以及省部级项目多项。在互联网信息安全、中间件技术、并行计算、网格计算、计算机图形学等方面取得了多项前沿性成果。 近几年报考简况：本专业从96年代初开始招生，到现在已为国家培养出研究生学位硕士50多名。最近几年以来，报考人数和录起名额逐年同步增添。
研究生期间主要课程及论文要求：主要课程：计算理论、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高档计算机图形学、高档人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。 论文要求：论文选题涉及计算机软件的论理研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个范畴的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的论理水平和创新;对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有现实操作价值并能够带来明显的社会经济效益。
就业方向：本专业培养的硕士具有坚实的计算机科学与技术的论理基础，全面掌握计算机软件的论理方法，以及软件工程、信息系统、并行计算、普及计算等等的软件系统开发技术，能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。
硕士考试有疑问、不晓得怎样汇总考研考点内容、不了解考研报名当地条文，点击底部咨询，免费领取复习资料：https://www。87dh。com/yjs/
计算机科学与技术专业考研方向
乐学山大考研为你解答：计算机系统结构
02 互联网与信息安全
04 计算机通信，信息安全，多媒
体信号处理
05 图形图像处理技术
07 计算机图形图像处理技术、嵌
入式系统
09 计算机互联网与图形图像处理
10 计算机互联网与信息处理
11 输入输出技术与设备、图像处
理与图像理解
12 信息安全理论与技术，嵌入式系统
13 互联网安全
14 信息安全与编码
15 互联网安全和互联网计算
16 图形图像和外设
17 计算机输入输出技术与设备、
图形图像处理与理解
考试科目:
①101理论②201英语③301数学（1）④431计算机基础(计算机基础蕴含离散数学45分；数据结构45分；计算机组成原理60分)
计算机软件与理论
02 面向对象技术
04 软件安全与编译器体系结构
06 分布计算与网络技术
08 并行与分布计算，生物信息学算法
09 软件工程、信息系统
10 软件理论与应用
11 高可信软件技术、网络计算与网络
软件、可编程芯片支持软件和嵌入式系统
12 软件测试与自演化技术
14 流程理解、软件再工程
15 计算智能的论理、方法与应用
16 高可信软件技术、网络计算与网络软
件、可编程芯片支持软件和嵌入式系统
考试科目:
①101理论②201英语③301数学（1）④431计算机基础(计算机基础蕴含离散数学45分；数据结构45分；计算机组成原理60分)
计算机应用技术
02 多媒体信息处理
03 智能信息处理、互联网多媒体与
虚拟仿真技术
05 图形图像处理、虚拟仿真与互联网安全
06 互联网智能信息处理、模式识别
与人工智能
07 智能信息处理、生物信息处理
08 互联网数据库与智能检测
09 嵌入式系统及应用
10 图像传输与处理
11 计算生物学、生物信息范畴的
数据挖掘
12 计算机控制系统与IC设计技术
13 互联网与智能信息处理
15 计算机应用
①101理论②201英语③301数学（1）④431计算机基础(计算机基础蕴含离散数学45分；数据结构45分；计算机组成原理60分)
，英语，数学是必考的，没有讨价的余地
情感感情计算的人机交互中的“情感感情计算”
守旧的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而假如缺乏这种情感感情理解和表达能力，就非常难指望计算机具有类似人相同的智能，也非常难期望人机交互做到名符其实的和谐与自然。因为人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，于是，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感感情能力。情感感情计算（Affective Computting）就是要付与计算机类似于人相同的观察、理解和生成各式情感感情特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感感情的进一步钻研，早在19世纪末就进行了。不过，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感感情特征，剖析人的感情与各式感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。
人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的性 格等一系列因素的作用与影响。要让机器处理情感感情，我们first of all必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是怎样表达情感感情，又怎样精确地洞察到它们的呢？人民经过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感感情，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感感情的变化。视洞察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐那么是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。
情感感情计算钻石的重点就在于通过各式传感器获取由人的感情所引起的生理及行为特征信号，建立“情感感情模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感感情的能力，并能针对用户的感情做出智能、敏锐、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真真正正和谐的人机环境（图2）。 在生活之中，人们非常难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来展现情感感情是人们经常使用的较自然的表现方式，其情感感情表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感感情时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感感情的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即能在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经确定被大都研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。
随着计算机技术的飞一般地发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作溶入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。
在当前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常来讲采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的感情表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常来讲反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常来讲具有情绪紧张的倾向。相比于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但因为人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其预示了强烈的注意和关注。
科学工作者针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这几个设备的基础上构筑了智能空间。并且也有人将智能座椅使用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学工作者还通过一系列的姿态剖析，对办公室的工作人员进行情感感情自动剖析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人民经过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，固然彼此看不见，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。
目前，国际上对情感感情语音的研究主要侧重于情感感情的声学特征的剖析这方面。一般而讲，语音中的感情特征常常通过语音韵律的变化展现出来。例如，当一个人发怒的时刻，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感感情的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专业人士们针对语言中的焦点现象，first of all提出了情感感情焦点生成模型。这为语音合成中情感感情状态的自动预测推算提供了根据，结合高质量的声学模型，使得情感感情语音合成和识别率先达到了现实操作水平。 固然人脸、姿态和语音等均可以单独地预示一定的感情，但人在互相交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。因 此，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这几个通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。
目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感感情计算融合多模态处理技术，那么可以实现情感感情的多特征融合，能够有力地提高情感感情计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。
在多模态情感感情计算研究中，一个特别重要的研究分支就是情感感情机器人和情感感情虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此范畴做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感感情处理溶入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感感情语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的感情虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等现实操作（图6）。 情感感情状态的识别和理解，那么是付与计算机理解情感感情并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常来讲包括从人的感情信息中提取用于识别的特点，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这几个特征以便日后能够准确地识别其情感感情。
为了使计算机更佳地完成情感感情识别任务，科学工作者已经对人类的感情状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感感情。目前，在情感感情识别和理解的方式方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。比如：在情感感情语音的声学剖析的基础上，运用线性统计方法和神经互联网模型，实现了基于语音的感情识别原型；经过对面部运动区域进行编码，采用H妹子等不同模型，建立了面部情感感情特征的识别方法；经过对人姿态和运动的剖析，探索肢体运动的感情类别等等。
然而，受到情感感情信息的捕获技术的作用与影响，并缺乏大规模的感情数据资源，有关多特征融合的感情理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感感情计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断冲破，情感感情计算的应用势在必行，其对未来平时生活的作用与影响将是方方面面的，目前俺们是可以预见的有：
情感感情计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感感情能力的计算机，能够对人类的感情进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的体验感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们便于理解自己和他人的感情世界。
它还可以帮到我们增添使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、使经验人性化、使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。
情感感情计算和相关研究并可以给涉及电子商务范畴的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的感情。例如，蛇、蜘蛛和qiang的图片能引起畏惧，而有大量美元和金块的图片那么可以让人产生相当强烈的积极反应。假如购物网站和gupiao交易网站在规划时研究和考虑这几个因素的意义，将对客流量的上升产生相当积极的作用与影响。
在信息家电和智能仪器中，增添自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更佳的服务。
在信息检索应用中，通过情感感情剖析的概念解析功能，可来提升智能信息检索的精度和效率。
在远程教导平台中，情感感情计算技术的应用能增添教学效果。
利用多模式的感情交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。
情感感情计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 因为缺乏较大规模的感情数据资源，情感感情计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究范畴，仅仅依靠这几个还难以准确地推断和生成一自个的情感感情状态，并进行有效的感情交互。目前，科学工作者们正在积极地探索多特征融合的感情计算理论模型。许多人认为，今后几年情感感情计算将在这几个方面需要取得冲破：
更加细致和准确的感情信息获取、描述及参数化建模。
多模态的感情识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。
自然场景对生理和行为特征的作用与影响。
更加适用的机器学习算法。
海量的感情数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一范畴的研究，探讨情感感情计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此范畴的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第1届中国情感感情计算与智能交互学术会议。
事实证明，情感感情计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度关注，相关范畴的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意和提防的是，近几年来，与情感感情计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已得到了兴旺发达，并同样获得了国家的大力支持。这为情感感情信息的实时获取提供了非常大的便利条件，也为情感感情计算在国内的发展提供了更佳的发展平台。
情感感情计算的“情感感情计算”的基本内容
人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。显然，为实现这几个转变，人机交互中的计算机应具有情感感情能力。情感感情计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的感情，并能针对人的感情做出智能、敏锐、友好反应的计算系统。
情感感情被用以预示各式不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用以预示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用以描述强度低但持久的内心体验。情感感情是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的感情，而不符合时则会引起人消极否定的感情。
情感感情具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感感情状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感感情状态发生时身体各部分的动作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感感情产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。
概括来讲，情感感情的重要作用主要表此刻四个方面：情感感情是人适应活着的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。从生物进化的角度俺们是可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有单独的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别为当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪那么是由基本情绪的区别组合派生出来的。
情感感情测量包括对情感感情维度、表情和生理指标三种成分的测量。例如，我们要明确一自个的焦虑水平，应该使用问卷测量其主观感受，通过记录和剖析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。
确定情感感情维度对情感感情测量有重要意义，由于只有确定了情感感情维度，才能对情感感情体验做出较为准确的评估。情感感情维度具有两极性，例如，情感感情的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的感情状态，而平静指的是一种平安稳定安静的感情状态。心理学的感情维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的感情。不过，情感感情到底是二维，三维，还是四维，研究者们并未达到完成共识。情感感情的二维理论认为，情感感情有两个重要维度：⑴愉悦度（亦有人提出用趋近-躲避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感感情状态相联系的机体能量的程度。研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。
在人机交互研究中已使用过许多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电EEG等。生理指标的记录需要特别规定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时非常难分离各式混淆因素对所记录的生理指标的作用与影响。情感感情计算钻石的内容包括三维空间中动态情感感情信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的感情识别与理解，及其信息融合的论理与方法，情感感情的自动生成理论及面向多模态的感情表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感感情数据资源库的建立等。
欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感感情计算系统的研究。剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一范畴。例如，麻省理工学院媒体实验室的感情计算小组研制的感情计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，紧接着由一个“情感感情助理”来调节流程以识别人的感情。假如你对电视讲座的一段内容展现出困惑，情感感情助理会重放该片段或者给予解释。麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时IMEC的一份工作小组认为，开发出一种整合各式应用技术的“瑞士军刀”或许是提供移动情感感情计算服务的关键。而目前国内的感情计算研究关键在于，通过各式传感器获取由人的感情所引起的生理及行为特征信号，建立“情感感情模型”，从而创建个人情感感情计算系统。研究内容主要包括脸部表情处理、情感感情计算建模方法、情感感情语音处理、姿态处理、情感感情剖析、自然人机界面、情感感情机器人等。
情境化是人机交互研究中的新热点。自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈与支持。而实现这几个特征在相当大的程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感感情研究所取得的新进展。大家需要知道人是怎样感知环境的，人会产生怎样的情感感情和意图，人怎样做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的感情和意图，并做出合适反应。于是，人机界面的“智能”不但应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感感情与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。
显然，情感感情交流是一个复杂的过程，不但受时间、地点、环境、人物对象和经历的作用与影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，洞察人的感情变化，形成预期，进行调整，并做出反应。例如，经过对不同类型的用户建模（例如，操作方法、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的感情状态，利用有效的线索选择适合的用户模型（例如，依据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方法、与知识背景有关的决策支持等）;在对目前的操作做出即时反馈的并 且，还要对情感感情变化背后的目的形成新的预期，并激活对应的数据库，及时主动地提供用户所需的新信息。
情感感情计算是一个高度综合化的技术范畴。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的感情特点，设计具有情感感情反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的感情交互。迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态剖析、语音的感情识别和表达方面取得了一定的进展。
目前情感感情计算研究面临的挑战仍为多方面的：⑴情感感情信息的获取与建模，例如，细致和准确的感情信息获取、描述及参数化建模，海量的感情数据资源库，多特征融合的感情计算理论模型；⑵情感感情识别与理解，例如，多模态的感情识别和理解；⑶情感感情表达，例如，多模态的感情表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的作用与影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感感情计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，紧接着再以个性化的方式呈现给每个用户。
情感感情计算有宽广的应用前景。计算机经过对人类的感情进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的体验感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的感情世界。计算机的感情化设计可以帮到我们增添使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感感情剖析的概念解析功能，可来提升智能信息检索的精度和效率。
展望现代科技的潜力，我们预期在未来的world世界中将也许会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感感情特点的计算机。