基于姿态的情感计算综述_付心仪1

【基于姿态的情感计算综述】 情感计算是一种将人类情绪与计算技术相结合的研究领域，它旨在理解和模拟人类情感，以改善人机交互体验。近年来，随着人工智能的发展，情感计算已成为人机交互领域的热门话题。其中，基于人体姿态的情感计算是重要的研究方向之一，尽管相比面部表情、语音和文本等其他模态，它的研究相对较少。 在情感计算中，心理学模型是理解情感的基础。目前，有多种心理学模型被用于情感计算，如Plutchik的情绪轮模型、Russell的两维模型（愉悦-不愉悦，激活-无动于衷）以及Ekman的基本表情理论。这些模型为情感的识别和表达提供了理论框架，不同的模型适用于不同的应用场景。 人体姿态估计算法是基于姿态情感计算的关键技术，包括2D和3D姿态估计。2D姿态估计算法通常利用图像处理技术来确定人体关节的位置，而3D姿态估计算法则需要考虑空间深度信息，能提供更为精确的三维姿态数据。这些算法在虚拟现实、游戏和运动分析等领域有着广泛的应用前景。 姿态的情感特征提取是情感计算的核心环节，分为全身和上半身的身体动作特征提取。全身特征往往包含更多的信息，如全身的动作模式，而上半身特征则更关注手部和头部的细微动作，这些动作常常与情感表达紧密相关。 情感标注是情感计算数据预处理的关键步骤，分为表演数据和非表演数据的标注。表演数据通常由演员按照特定情境表演出情感，而非表演数据则来自于日常生活，更具真实性和复杂性。随着自动或半自动标注技术的进步，处理非表演数据的情感标注将成为未来的重要趋势。 现有的姿态情感数据集是推动研究进展的基础资源。近年来，已经出现了14个常见数据集，这些数据集涵盖了不同维度、静态和动态姿势、全身和非全身数据。选择合适的数据集对于训练和评估情感识别算法至关重要。 在情感识别算法方面，人工神经网络（ANN）由于其强大的模式识别能力，被广泛应用。各种类型的神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），在姿态情感识别中都有出色的表现。然而，每种算法都有其优势和局限性，适应的数据集类型也有所不同，因此选择合适的算法是提升情感识别准确性的关键。 基于姿态的情感计算是一个多学科交叉的领域，涉及心理学、计算机视觉、机器学习等多个领域。通过深入研究和理解情感计算的各个方面，可以提高人机交互的自然度和有效性，为智能系统的设计和应用带来新的可能。本文的综述希望能为相关领域的研究人员提供有价值的参考和指导，促进这一领域的进一步发展。