情感计算的定义

情感计算指的是能够对人的情感进行感知、识别和理解，并对情感能够做出智能、友好反应的计算系统。

由于情感与认知是相互交织、相互依存和相互影响的，所以情感计算的过程十分复杂。情感计算不仅仅受时间、地点、环境等外部因素的影响，也受人物对象和经历的影响，且在计算过程中计算系统必须要考虑表情、语言、动作或者身体的接触。

人机交互时计算系统要一边捕捉关键信息，一边考虑人的情感变化并做出反应。如通过对不同类型用户进行建模来识别用户情感状态，再利用有效线索选择合适模型，并以合适方式呈现信息。情感计算具有高度综合化的特征，其相关研究将不断加深对人的情感状态和机制的理解，提高人与计算机界面的和谐性，使计算系统更进一步理解人的情感和意图，拥有适当反应的能力。

情感计算的研究内容

情感计算研究的内容主要包括情感信号的采集，情感信号的分析、建模与识别和情感信号的融合算法研究;其中情感信号的分析、建模与识别又包括人脸情感识别、语音情感识别、肢体语言识别、语言文字识别和生理模式识别。

情感信号的采集包括各种类型有效传感器的研制，是情感计算中极为重要的环节。有效传感器是情感计算获得信号的基础，测量内容一般包括情感维度、表情维度和生理指标三个方面。

情感信号的分析、建模与识别是基于情感信号的采集而进行的，目前主要集中在生理信号如呼吸、心率和体温，及检测情感行为方面的识别。

情感信号的融合算法研究是基于各种生理或者行为的变化而进行的，具有自动分析、综合处理的特点。

情感计算的应用

课堂教学：

通过面部识别进行情感计算，测量学生的理解程度：在课堂学生较多的情况下，利用面部识别对学生进行情感计算能够让老师更好地关注到每一位学生及其学习程度的差异。在Sensor Star实验室，研究人员已经开始通过面部识别软件Engage Sense对学生学习状态进行测量。

机器学习定制学生课堂学习内容：通过在线教育平台的学习评估，能够为学生定制更好的教学内容，且在线教育情感计算系统还能够为学生推荐附加练习，并根据学生的能力调整教学速度。

医疗康复：

情感计算对于自闭症治疗也有一定作用;情感计算系统能更好地感知自闭症儿童的行为，其每一个连续层都是对原始数据的抽象表示，因此能够更精确地对自闭者儿童进行分析，并为后续治疗铺路。如通过开发可穿戴的情感计算技术设备，能够对自闭者儿童的情感进行实时监测，帮助机器人使用自闭者儿童数据，并评估这些孩子在治疗互动中的兴趣与参与度。

舆情监控：

大数据时代来临后传统舆情分析方式发生改变，情感计算能够更好地服务于话题识别与跟踪、意见领袖识别和情感倾向判别这三个舆情监控的主要方面。

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参考资料

《AMiner：人工智能之情感计算(2019)(70页).pdf》

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