基于多模态信息的情感计算综述_彭小江1

【基于多模态信息的情感计算综述】 情感计算是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支，其目标在于理解和模拟人类情感，具有广泛的应用前景，尤其是在服务机器人、法律、政治和娱乐等行业。这一领域的研究主要依赖于人类情感的外在表现和内在生物信息。本文将详细阐述基于视觉、音频、姿态、语言内容和脑部生物信息等多种模态的情感计算方法。 1. 基于视觉的情感分析 视觉信息是理解人类情感的关键途径，尤其是面部表情。面部表情识别涉及人脸检测、特征提取和分类三个步骤。常见的人脸检测技术包括AdaBoost和Haar特征的ViJ检测器、局部二值模式（LBP）以及方向梯度直方图（HOG）特征。特征提取通常包括局部纹理、几何结构和动态变化等，而分类则常使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）和深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。 2. 音频情感分析 音频信息对于识别说话人的感情状态至关重要，特别是在语音通信中。语音情感识别通常通过声学特征（如音高、强度、节奏）和语言内容（如词义、语调）来分析。声谱图分析、梅尔频率倒谱系数（MFCC）和情感相关的语音特征如F0、能量和韵律模式被广泛应用。 3. 姿态情感计算 人体姿态和动作也能反映情感状态。通过追踪关节和身体部位，可以识别出喜悦、愤怒或恐惧等情感。例如，骨骼追踪技术和深度感应摄像头可以捕捉并分析人体运动，以推断情感。 4. 语言内容情感分析 文本情感分析关注于识别和理解文本中的情绪。这通常涉及词汇情感极性分析、句法分析和主题建模。N-gram、情感词典和深度学习的自然语言处理技术如BERT、RoBERTa等在这一领域扮演着重要角色。 5. 脑部生物信息情感计算 脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI）等生物信号提供了无创的方式来探测大脑活动，从而推断情感。通过分析特定脑区的激活模式，可以关联到不同的情绪状态。 多模态情感计算结合以上各模态信息，可以更准确地识别和理解复杂的情感。然而，目前面临的主要挑战包括模态之间的协同效应、数据融合策略、跨文化和个体差异的处理，以及实时性和计算效率的优化。未来的研究趋势可能包括深度学习和多模态融合技术的进一步发展，以及情感计算在虚拟现实、自动驾驶和智能家居等领域的应用。 总的来说，情感计算的研究不仅有助于提升人机交互的自然度和有效性，还有助于解决心理疾病诊断、公共安全等问题。随着技术的进步，情感计算将在更多领域发挥其独特价值，推动人工智能向着更加人性化和全面化的方向发展。