人工智能期望計算機(jī)系統(tǒng)能夠履行人類智慧能夠完成的任務(wù)，這里的人類智慧包括智力和情感。智力計算已經(jīng)在多個領(lǐng)域獲得了規(guī)模應(yīng)用，而情感計算卻在很長一段時間內(nèi)獨(dú)立于AI領(lǐng)域之外。
早在1997年Rosalind Picard就提出了“情感計算”的理論，2014年被應(yīng)用于俄羅斯冬奧會之后，情感識別技術(shù)更是受到了國際組織的高度重視，被視為繼指紋、聲紋、人臉之后的公共安全高級應(yīng)用。
情感計算的原理與模型
情感計算研究的重點(diǎn)在于通過各種傳感器采集由人的情感所引起的生理及行為特征信號，建立“情感模型”，從而獲得感知、識別和理解人類情感的能力，并進(jìn)而做出針對性的智能、靈敏、友好的反應(yīng)。情感計算可分為四個過程：情感信息采集、情感識別分析、情感理解認(rèn)知、情感信息表達(dá)。
情感雖是一種內(nèi)部的主觀體驗，但總伴隨著某些表現(xiàn)形式，包括面部表情（面部肌肉變化形成的模式）、語音表情（言語的聲調(diào)、節(jié)奏和速度等方面的變化）、姿態(tài)表情（身體其他部分的表情動作）、生理情感和文本情感等。
面部表情
面部表情是鑒別人類情感的主要標(biāo)志。通過研究人員面部的微小表情變化，AI系統(tǒng)可以識別其面容背后的情感活動。例如區(qū)分真笑和假笑：人在真笑時面頰上升，眼周圍的肌肉堆起；而人在假笑時僅有嘴唇的肌肉活動，下顎下垂。通過臉部不同運(yùn)動單元的組合，可以在臉部形成復(fù)雜的表情變化，譬如幸福、憤怒、悲傷等。
語音表情=
語音是人際交往最直接的交流途徑。語音表情是通過語音的高低、強(qiáng)弱、抑揚(yáng)頓挫來表達(dá)說話人的情感。一句“你真行！”，既可以表示贊賞，也可能表示諷刺。語音中的情感特征往往通過語音韻律的變化表現(xiàn)出來，例如當(dāng)人發(fā)怒時，講話的速率可能變快、音量變大、音調(diào)變高等，也可以同時通過一些音素特征，例如共振峰、聲道截面等表現(xiàn)出來。
姿態(tài)表情
姿態(tài)表情一般伴隨著交互過程而發(fā)生變化，表達(dá)了潛在的情感信息。例如，一個手勢的加強(qiáng)通常反映了一種強(qiáng)調(diào)的心態(tài)，而其身體某一部位不停地擺動則通常反映其情緒的緊張。人類姿態(tài)的變化使情感表述更加生動。相對于面部表情和語調(diào)表情，姿態(tài)表情會使情感表述更加生動，是當(dāng)前情感計算的研究熱點(diǎn)。
生理情感
生理表情是通過人類生理細(xì)微變化，觀察多種情緒的特定波動變化的模式（如心電圖、電皮膚活動等），識別人們思想情緒的變化。例如當(dāng)人們感受到壓力而緊張或有不良企圖以致情緒亢奮時，身體交感神經(jīng)就會啟動相關(guān)必要的機(jī)能，例如心跳加速、血壓上升、呼吸變快、體溫增高，乃至于肌肉皮膚顫動等生理變化。
文本情感
文本情感分析是通過挖掘與分析文本中的觀點(diǎn)、看法、情緒及好惡等主觀信息，對文本中詞、句和篇章的情感色彩做出判斷。比如一個人說“桌子上有一層灰”，這沒有任何情感詞，但實(shí)際上已經(jīng)表達(dá)了他的不滿。再比如，“從下單到收貨不到24小時”表明他稱贊快遞速度很快。
情感狀態(tài)的識別和理解，是賦予系統(tǒng)理解人類的情感，并做出合適預(yù)警的關(guān)鍵步驟。為了使計算機(jī)更好地完成情感識別任務(wù)，科學(xué)家已經(jīng)對人類的情感狀態(tài)進(jìn)行了合理而清晰的分類。目前，在情感識別和理解的方法上運(yùn)用了模式識別、人工智能、語音和圖像技術(shù)的大量研究成果。例如，在情感語音的聲學(xué)分析基礎(chǔ)上，運(yùn)用線性統(tǒng)計方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了基于語音的情感識別原型；通過對面部運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行編碼，采用HMM等模型，建立了面部情感特征的識別方法；通過對人姿態(tài)和運(yùn)動的分析，探索肢體運(yùn)動的情感類別等等。
情感計算的研究現(xiàn)狀與成果
情感計算是一個高度綜合化的技術(shù)領(lǐng)域。截至目前，有關(guān)研究已經(jīng)在人臉表情、語音理解、姿態(tài)分析和多模態(tài)的情感識別方面獲得了一定的進(jìn)展。
臉部表情
國際著名心理學(xué)家Paul Ekman和研究伙伴W．V．Friesen對人臉面部表情作了深入的研究，通過觀察和生物反饋，于1976年描繪出了不同的臉部肌肉動作和不同表情的對應(yīng)關(guān)系，即面部表情編碼系統(tǒng)FACS。FACS根據(jù)人臉的解剖學(xué)特點(diǎn)，將人臉劃分成若干既相互獨(dú)立又相互聯(lián)系的運(yùn)動單元，分析了這些運(yùn)動單元的運(yùn)動特征及其所控制的主要區(qū)域以及與之相關(guān)的表情，并給出了大量的照片說明。FACS是如今面部表情的肌肉運(yùn)動的權(quán)威參照標(biāo)準(zhǔn)，也被心理學(xué)家和動畫片繪畫者使用。
為滿足視頻信息傳輸?shù)男枰?，人們進(jìn)一步將人臉識別和合成的工作融入到視頻圖像編解碼之中。典型如MPEG4 V2視覺標(biāo)準(zhǔn)，其中定義了3個重要的參數(shù)集：人臉定義參數(shù)、人臉內(nèi)插變換和人臉動畫參數(shù)。
當(dāng)前人臉表情處理技術(shù)研究的熱點(diǎn)多側(cè)重于對三維圖像的更加細(xì)致的描述和建模。通常采用復(fù)雜的紋理和較細(xì)致的圖形變換算法，達(dá)到生動的情感表達(dá)效果。在此基礎(chǔ)上，不同的算法形成了不同水平的應(yīng)用系統(tǒng)。
語音理解
目前，國際上對情感語音的研究主要側(cè)重于情感的聲學(xué)特征的分析。中國科學(xué)院自動化研究所模式識別國家重點(diǎn)實(shí)驗室的專家們針對語言中的焦點(diǎn)現(xiàn)象，首先提出了情感焦點(diǎn)生成模型。這為語音合成中情感狀態(tài)的自動預(yù)測提供了依據(jù)，結(jié)合高質(zhì)量的聲學(xué)模型，使得情感語音合成和識別達(dá)到了實(shí)用水平。
姿態(tài)變化
針對肢體運(yùn)動，科學(xué)家專門設(shè)計了一系列運(yùn)動和身體信息捕獲設(shè)備，例如運(yùn)動捕獲儀、數(shù)據(jù)手套、智能座椅等。國外一些著名的大學(xué)和跨國公司，例如麻省理工學(xué)院、IBM等則在這些設(shè)備的基礎(chǔ)上構(gòu)筑了智能空間。也有人將智能座椅應(yīng)用于汽車的駕座上，用于動態(tài)監(jiān)測駕駛?cè)藛T的情緒狀態(tài)，并提出適時警告。意大利的一些科學(xué)家還通過一系列的姿態(tài)分析，對辦公室的工作人員進(jìn)行情感自動分析，設(shè)計出更舒適的辦公環(huán)境。
生理識別
不同的生理信號的特征模式也是情感識別的重要依據(jù)之一。 人的生理信號比起面部表情和語音，識別難度更大，所以目前生理模式的情感識別研究還處于初級階段。哪些信號可以轉(zhuǎn)化為情感參數(shù)、信號各個方面的權(quán)重、比例應(yīng)該是多少，這些都還需要進(jìn)行進(jìn)一步的研究和探索。
文本情感計算
文本情感計算是自然語言處理的一個研究分支，其工作展開的關(guān)鍵在于情感特征提取和情感分類方法的不斷進(jìn)步優(yōu)化。盡管經(jīng)過了大量研究，文本情感計算取得了很大的進(jìn)展，但整體仍處于探索階段，存在一些亟待解決和研究的問題：缺乏規(guī)范統(tǒng)一的實(shí)驗語料和詞典。目前針對語言規(guī)律和句子語義成分的分析問題，還沒有成熟的解決方案。
多模態(tài)的情感計算
雖然人臉、語音、姿態(tài)、生理、文本均能獨(dú)立地表示一定的情感，但只有實(shí)現(xiàn)多通道的情感信息采集，才能實(shí)現(xiàn)完整的情感識別。這通常要求系統(tǒng)集自然語言、語音、手語、人臉、唇讀、頭勢、體勢等多種交流通道于一體，進(jìn)行綜合的采集、分析和識別。
目前，多模態(tài)技術(shù)正在成為情感計算的研究熱點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)情感的多特征融合，能夠有力地提高情感計算的研究深度。美國麻省理工學(xué)院、日本東京科技大學(xué)、美國卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)均在情感機(jī)器人和情感虛擬人的研究領(lǐng)域做出了較好的演示系統(tǒng)。中科院自動化所模式識別國家重點(diǎn)實(shí)驗室也已將情感處理融入到了多模態(tài)交互平臺中，結(jié)合情感語音合成、人臉建模等技術(shù)，構(gòu)筑了栩栩如生的情感虛擬頭像。
情感計算的安防應(yīng)用前景
情感計算在安防領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。計算機(jī)通過對人類面部表情、語音表情、姿態(tài)表情、生理表情和文本情感的獲取、分類和識別，可以及時獲取目標(biāo)對象的情感變化，并對異常危險行為提出預(yù)警，實(shí)施相應(yīng)的應(yīng)對措施。
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