情感識別演算法

Ⅰ 如何通過電腦探測情緒

呵呵，有可能。

電腦能檢測人們的情緒並預測反應嗎？

電腦現在可以識別我們的感受，分析我們真實的情感，不管我們說什麼。這已經不再是科幻小說的領域。位於西雅圖的人工智慧初創公司開發了一種情感識別技術，可以通過分析和檢測人類情感的方式來預測人們的反應或行為。

該公司聲稱，這項技術能夠比其他任何技術都能更准確地預測情感和人類的激勵因素。它的演算法著眼於微小的、幾乎無法察覺的人類活動，並計算出這個人的感受。它可以在給定的語境中理解「情緒的含義」。

這項技術的工作原理是通過分析與一系列人類情感相關的面部動作，它會觀察人類，然後將每一個時間片段的情感與他人進行比較，以確定人們在看電視時的真實感受。

據了解，這項情感識別技術專注於微妙的「微表情」行為特徵，這些特徵與快樂、信任、恐懼、驚訝、悲傷、厭惡和憤怒相關，並消除了與這些特徵相關的人類偏見。然後，它將每一個面部表情與圖像資料庫進行比對，以創建一份報告，其中包括一個「情感得分」。這個分數可以用於市場調查，也可以用來衡量公眾在新聞或執法方面的公眾形象。

該公司表示，這種類型的技術將為緊張的安全或防禦環境增加額外的安全性。邊境、機場和其他交通檢查點等地方都能從這項情感識別技術中獲益，從而准確、快速地判斷出人們的動機。

Ⅱ 機器學習-如何情感分析

現在是一個互聯網的時代，各種復雜的演算法實現各種智能的功能，神經網路BP演算法，模糊控制，大數據演算法等等，然而，機器學習，如何進行情感分析呢，這就要從控制談起了，首先機器內部需要有各種樣本，相當於一個學習庫當機器通過感測器識別或者神經網路演算法對當前的對象進行識別，然後與學習庫進行相應的匹配，就可以做到情感類的分析，深度神經網路可以很好的分辨出反諷語氣的句子。

Ⅲ 畢業設計 「網路文本情感分析方法研究」 求幫忙。

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Ⅳ AI將來有一天能識別人類的情緒么

每年，機器逐漸在一些我們以前認為只有人類可以做的事情中超越人類。

如今，電腦可以在復雜的桌面游戲中打敗我們，能夠轉錄各種語言，並能迅速識別幾乎所有物體。

不過在識別人類最微妙的表情方面，依然是個短板。

而未來的機器人，或許能在感知我們的情緒方面取得突破。

盡管情感識別有這些好處，通過一個巨大的網路自動掃描我們的照片，通信，和生理信號也讓人感到不安。

當我們的隱私信息被這個沒有人情味的系統收集， 進而被公司利用到廣告中來欺騙我們的感情，這意味著什麼？

我們的權利又是什麼？

當前的機器人在辨別情感的微妙變化上還需要提升，比如辨識諷刺以及識別情緒的程度， 分辨一個人有多麼的開心或者難過。

無論如何， 它們或許終究能夠正確識別我們的情緒並且做出回應。

至於他們能否體會到我們不想被過度入侵的恐懼，這就是另外一回事了。

Ⅳ AI在識別人類情緒方面存在嚴重缺陷，如何解決這一問題

隨著人工智慧被用來做出更多關於我們生活的決定，工程師們已經找到了使其更具情感智慧的方法。這意味AI可以識別人類自然產生的一些情緒，最明顯的是，掃描一個人的臉部並知道他們當時的感受。

人工智慧的核心訴求是讓機器實現對人類的意識、思維的信息過程的模擬，能以人類智能相似的方式作出反應。這就需要從人類的IQ和EQ兩個維度對人工智慧進行審視，而目前大部分人工智慧所從事的研究僅限於傾向IQ方向的模式識別，通過自然語言處理、機器學習、模式識別、物聯感知、邏輯推理等技術的綜合應用，使機器具備一定的邏輯思維判斷能力。但目前，人工智慧情緒識別離開人類的干預，對復雜的情感的理解和表達能力，依然面臨著困境。

情緒歷史學家Thomas Dixon卻對此表示非常樂觀，他認為對於AI來說，情緒產生的機制可能類似於對大腦提取的眾多因素進行加權計算，只要清楚不同文化、不同個體各因素的權重系數，情緒識別的難題也就迎刃而解。

Ⅵ 畢業設計，我做語音情感識別，用matlab，在網上下載了一個用hmm演算法的程序，但是看不懂，求指教40714899

HMM中 了解那三個問題的演算法（即前向-後向演算法、Viterbi演算法和Baum-Welch演算法）就可以迎刃而解了

Ⅶ 情感計算的人機交互中的「情感計算」

艷如桃李，凜若冰霜
全都快被沖走完地面上都能跑開大

Ⅷ 求把下面段落改變句子詞語，而不改變句子意思。急急急！！！ 在國內，語音情感識別的研究起步較晚

把時間年月去掉 段落 第一句加上 從眾多代表人物中選擇一兩個作為說明， 然後加上最後兩句。

Ⅸ 在語音情感識別中如和實現系統對某人的識別精度隨著對其識別的次數的增加而增加

採集，分辨。模型分析

Ⅹ 情感計算的「情感計算」的相關研究

目前人工智慧的研究發展已經達到了較高的水平，同時它的研究內容也在逐步擴展和延伸。對人的情感和認知的研究是人工智慧的高級階段，它的研究將會大大促進擬人控制理論、情感機器人、人性化的商品設計和市場開發等方面的進展，為最終營造一個人與人、人與機器和諧的社會環境做出貢獻。心理學家認為，人工智慧下一個重大突破性的發展可能來自與其說賦予機器更多的邏輯智能，倒不如說賦予計算機更多的情感智能。對人的情感和認知的研究是在人工智慧理論框架下的一個質的進步。因為從廣度上講它擴展並包容了感情智能，從深度上講感情智能在人類智能思維與反應中體現了一種更高層次的智能。對人的情感和認知的研究必將為計算機的未來應用展現一種全新的方向。在這個領域的研究中主要包括情感計算（Affective Computing）、人工心理（Artificail Psychology）和感性工學（Kansei Engineering）等。
人工心理理論是由中國北京科技大學教授、中國人工智慧學會人工心理與人工情感專業委員會主任王志良教授提出的。他指出，人工心理就是利用信息科學的手段，對人的心理活動（著重是人的情感、意志、性格、創造）的更全面再一次人工機器（計算機、模型演算法等）模擬，其目的在於從心理學廣義層次上研究人工情感、情緒與認知、動機與情緒的人工機器實現的問題。
日本從上世紀九十年代就開始了感性工學（Kansei Engineering）的研究。所謂感性工學就是將感性與工程結合起來的技術，是在感性科學的基礎上，通過分析人類的感性，把人的感性需要加入到商品設計、製造中去，它是一門從工程學的角度實現能給人類帶來喜悅和滿足的商品製造的技術科學[4]。日本已經形成舉國研究感性工學的高潮。
歐盟國家也在積極地對情感信息處理技術（表情識別、情感信息測量、可穿戴計算等）進行研究。歐洲許多大學成立了情感與智能關系的研究小組。其中比較著名的有：日內瓦大學 Klaus Soberer領導的情緒研究實驗室。布魯塞爾自由大學的D. Canamero領導的情緒機器人研究小組以及英國伯明翰大學的A. Sloman領導的 Cognition and Affect Project。在市場應用方面，德國Mehrdad Jaladi-Soli等人在2001年提出了基於EMBASSI系統的多模型購物助手。EMBASSI是由德國教育及研究部（BMBF）資助並由20多個大學和公司共同參與的，以考慮消費者心理和環境需求為研究目標的網路型電子商務系統。
我國對人工情感和認知的理論和技術的研究始於20世紀90年代，大部分研究工作是針對人工情感單元理論與技術的實現。哈爾濱工業大學研究多功能感知機，主要包括表情識別、人臉識別、人臉檢測與跟蹤、手語識別、手語會成、表情合成、唇讀等內容，並與海爾公司合作研究服務機器人。清華大學進行了基於人工情感的機器人控制體系結構的研究。北京交通大學進行多功能感知機和情感計算的融合研究。中國科學院自動比研究所主要研究基於生物特徵的身份驗證。
當前國際人工智慧領域對人工情感合認知領域的研究日趨活躍。美國人工智慧協會（AAAI）在1998，1999和2004年連續組織召開專業的學術會議對人工情感和認知進行研討，國內的研究者也開展了許多的研究工作和學術活動。2003年12月在北京召開了第一屆中國情感計算及智能交互學術大會。2005年10月在北京召開的第一屆情感計算和智能交互國際學術會議，集合了世界一流的情感計算、人工情緒和人工心理研究的著名專家學者。這說明我國的人工情感和人工心理的研究在逐步展開並向國際水平看齊。
對情感計算的研究大致可以分為情感識別、情感建模和情感反應三大部分，這其中情感識別無疑是最基礎，也是最重要的部分。
綜上所述，對人的情感和認知的研究，包括對情感識別的研究，無論在理論上還是實踐中都已經受到了研究者廣泛的關注，對這一問題的研究具有重要的理論和應用價值。對這一問題的研究將最終推動人工智慧的進一步發展，實現人機和諧的目標。