情感计算综述
人工智能情感计算相关文献
人工智能情感计算相关文献人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过模拟和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，以获取、保存、使用和传递知识，以及理解和解决问题的能力。
情感计算（Affective Computing）是指通过人工智能技术来识别、分析和模拟人类情感的能力。
人工智能情感计算结合了人工智能和心理学的理论和方法，旨在使计算机能够理解和响应人类的情感。
随着人工智能的发展和应用，情感计算逐渐成为人工智能研究的热点之一。
在过去的几十年里，学术界和工业界已经产生了大量关于人工智能情感计算的研究成果和应用案例。
本文将对人工智能情感计算相关的文献进行综述和分析。
情感计算的研究内容包括情感识别、情感生成和情感模拟等方面。
情感识别是指通过分析人的面部表情、语音、文本等信息来判断其情感状态的能力。
情感生成是指通过计算机生成情感表达的能力。
情感模拟是指通过模拟人类情感行为和反应的能力。
在情感识别方面，一些研究采用了机器学习和深度学习等技术来提取和分类情感特征。
例如，Li等人（2015）提出了一种基于深度学习的面部表情识别方法，能够自动识别人的情感状态。
他们使用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来提取面部特征，并结合支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行情感分类。
实验证明，他们的方法在面部表情识别任务上取得了很好的性能。
在情感生成方面，一些研究采用了自然语言处理和生成模型等技术来生成情感表达。
例如，Wen等人（2018）提出了一种基于条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）的情感文本生成方法。
他们通过在生成模型中引入情感标签来控制生成的文本情感。
实验证明，他们的方法在情感文本生成任务上取得了很好的效果。
在情感模拟方面，一些研究采用了虚拟现实和人机交互等技术来模拟人类情感行为和反应。
情感计算技术的研究与应用
情感计算技术的研究与应用随着计算机技术的不断发展和普及，我们生活中的许多方面也得到了大大的改善和提升，比如交通、通信、医疗等等。
而人们也开始逐渐关注情感计算技术，这是一项可以分析人类情感状态的技术，它涵盖了自然语言处理、身体传感器、图像识别等多个领域，并拓展了计算机在人类学科上的应用范围。
本文将就情感计算技术的研究与应用进行探讨。
一、情感计算技术的概述情感计算技术是一项可以通过计算机分析和识别人类情感状态的技术，它可以分析人类在某一情景下的情感表达，并以情感的方式产生反馈。
与传统的计算方法不同的是，情感计算技术主要体现在人类情感状态的处理和对应应用场景的建模上。
情感计算技术是什么？简单来讲，就是计算机技术应用在人类情感方面领域中的创新应用。
它所能做到的不仅仅是情感分类、情感识别，而更是对人类情感状态的预测、情感表达的合理化、情感生成等方面的有效改善，从而更好地服务于人类的需要。
二、情感计算技术的应用场景情感计算技术在很多的应用方面都有着非常广泛的发挥空间。
例如在医疗方面，通过情感计算技术可以帮助患者更好的进行情感释放，加强患者与医疗人员之间的沟通，从而使得治疗效果得到提升。
在教育方面，可通过情感计算技术帮助学生更好地学习和掌握知识，加强学生与教师之间的沟通，从而提高学习的质量。
此外，情感计算技术也广泛应用于商业领域、舆情监测等方面，帮助企业更好的了解顾客需求和服务热点，有效的为企业的发展提供了支持。
三、情感计算技术的研究进展情感计算技术的研究已经取得了许多的进展，其中自然语言处理、情感分析、图像识别等方面的研究更为成熟。
自然语言处理方面，研究人员已经成功的研究出了一些情感识别和分析的经典算法模型，如LSTM模型、卷积神经网络、支持向量机等。
这些算法模型在情感预测、电子邮件分类、情感识别等领域的应用已经得到了广泛的应用。
在情感分析方面，研究人员也在不断地发掘和构建数据集，并通过情感分类、微笑检测等方法，对人类情感分析的精度进行了提升。
情感可以计算情感计算综述
3、心率、血压等生理指标：这些生理指标虽然不如面部表情和语音那样直 观，但也能在一定程度上反映人的情感状态。例如，当人们感到紧张或愤怒时， 心率和血压可能会上升。
二、基于生理信号的情感计算方 法
基于生理信号的情感计算方法主要包括以下几种：
1、机器学习方法：通过训练算法，使其能够从生理信号中识别出特定的情 感。这种方法需要大量的标注数据进行训练，但可以获得较高的精度。
四、挑战与展望
虽然基于生理信号的情感计算已经取得了显著的进展，但仍存在一些挑战和 问题需要解决。例如，生理信号的采集和分析仍存在技术难点；情感计算的精度 和泛化能力还需要进一步提高；此外，隐私和伦理问题也需要得到更好的和解决。
展望未来，基于生理信号的情感计算将有望取得更大的突破和创新。随着传 感器技术和数据处理能力的不断提高，我们将能够更准确地捕捉和分析生理信号； 随着深度学习等先进技术的进一步发展，情感计算的精度和泛化能力也将得到进 一步提高；我们也期待情感计算能够在人机交互、虚拟现实、健康监测等领域发 挥更大的作用，为人类生活带来更多的便利和价值。
1、面部表情：面部表情是人们表达情感最直观的方式之一。通过捕捉和分 析面部动作，我们可以判断人们的情绪状态。例如，快乐、悲伤、愤怒等情绪都 有其特定的面部表情。
2、语音：语音是传达情感的重要工具。语音的韵律、音调、音量等元素都 能反映人的情感状态。例如，当人们感到开心时，声音往往会提高，而感到沮丧 或悲伤时，声音往往会低沉。
参考内容
情感计算是一种涉及情感、感知和认知等多方面的计算科学。在领域，对情 感计算的研究具有重要意义，它能帮助我们更好地理解人类的情感，提高人机交 互的效率和舒适度。在本次演示中，我们将重点探讨基于生理信号的情感计算研 究。
人机交互中的情感计算与情感识别技术
人机交互中的情感计算与情感识别技术随着科技的进步和人类对于更加智能化、便捷化的互动方式的需求，人机交互技术逐渐成为研究的热点领域。
在传统的人机交互领域上，注重的主要是人类与机器之间的信息交互，然而，随着对情感体验的重视日益提高，越来越多的研究开始关注在人机交互中的情感计算与情感识别技术。
一、情感计算技术情感计算是指通过分析计算机系统与人类用户之间的交互数据，识别和理解用户的情感状态的一种技术。
其中，情感分析是情感计算的一种重要手段，它通过分析语言、声音、视频等数据来识别和分析用户的情感状态。
情感计算技术的主要应用包括情感识别、情感生成和情感交互。
1. 情感识别情感识别是指通过分析人类的语言、音频或视频等数据，识别出其中所包含的情感信息。
这项技术可以用于自然语言处理、社交媒体分析、智能客服等领域。
以自然语言处理为例，情感识别技术可以帮助计算机理解用户在文本中表达的情感，从而更好地回应和满足用户的需求。
2. 情感生成情感生成是指计算机根据用户的需求和情感状态，生成符合用户期望的情感体验。
例如，随着虚拟现实技术的发展，情感生成技术可以让计算机系统能够根据用户的情感状态实时调整虚拟环境的色调、音乐、氛围等，从而创造出更加沉浸式的体验。
3. 情感交互情感交互是指通过识别和生成情感，实现人机之间更加自然、流畅的交互方式。
通过情感交互技术，计算机可以更好地感知用户的情感需求，并且根据用户的情感状态做出智能化的响应。
例如，计算机可以根据用户的情感识别结果，调整语音合成的语调和语速，使得用户与计算机之间的对话更具情感色彩。
二、情感识别技术情感识别技术是人机交互中的一个重要领域。
它旨在识别和分析人类的情感状态，以便计算机能够更好地了解用户的需求和意图。
在情感识别技术中，常见的方法包括特征提取、机器学习和深度学习等。
1. 特征提取特征提取是指从原始的语言、音频或视频数据中，提取出能够反映情感状态的特征。
例如，在音频情感识别中，可以提取音频的声调、声强、频率等特征作为输入。
文本情感计算研究综述
算 法名 称 文 档频 率法 （ Ｄ Ｆ ） 信 息增 益 （ ｆ Ｇ）
算 法描 述
算 法性 能
不 同的应用领 域 的需求 ，应根据具 体的 训 练集过程和 分类算法 选择合适 的特征
选择算法 。 特 征 词 集 的 质 量训练 集 中 出 现 的频 率 未 考 虑 分 类 信 息 ， 忽 略 了低 来判 断特征 的重 要程 度 频 词汇 的分类 作用 文 档在 考虑 特征 项 前后熵 值 的变 化 若 训练 样 本 有 限 ，可 能会 造 成 特征 项稀 疏
期望 交叉 熵 （ Ｅ Ｃ Ｅ ） 特 征 在 训练 集 中 出现 时所 获 得 的信 未 考 虑 特 征 未发 生 时 对 于 分 息量大 小 类 的影 响 ， 一般 来 说 分 类 精 度 优于 信 息增益
取算法 ，例如 文档 频率 法、期望交叉熵、 互信 息以及卡方统 计量等 。归纳总结现 在文本分 析理论研 究不断发展 的趋
１ － ２情感特征提取算法
运用情感词 典计算 出文本 情感值是
一
文 本 包 含 的 情感 信 息是 错 综 复 杂 有 的文本特征提取算法 ， 整理得到表 ２ 。
１ ］ 。Ｈ ｕ 的交叉学科 ，情感计算 引起 了众 多学术 感分类 的模型 。因此 ，关于文本情 感识 在 英 文 的 情 感 分 析 中 广 泛 使 用 ［ 团 体 和 企 业 机 构 的兴 趣 ，在 国际 期 刊 和 别 的讨 论，主要集 中在 文本情感特 征标 整 理 汇 编 的 情 感 词 典 Ｏｐ ｉ ｎ ｉ ｏ ｎ Ｌ ｅ ｘ ｉ ｃ ｏ ｎ ， 会 议 上 出现 了 不 少 有 关 情 感 计 算 的研 究 注、情感特 征提取 算法 和情感信 息分类 也是很 多研 究人员选用 的基础 资源 ＿ ２ 】 。 成 果 ，主 流 的 研 究 对 象 包 括 表 情 情 感 、 语音情 感、行为情感 和文本情感 等。 由 这 三 个 方 面 ，本 文 将 主 要 对 这 三 个 方 面 针对汉 语文字 ，最 常用的是知 网发布 的
情感计算的研究现状与未来发展
情感计算的研究现状与未来发展随着人工智能技术的不断发展，情感计算也成为了人机交互中的重要一环。
情感计算的研究旨在让机器能够理解和表达情感，从而更好地适应人类的需求。
本文将介绍情感计算的研究现状以及未来的发展方向。
一、情感计算的基础理论情感计算是基于人类认知、情感和行为的模拟，主要包括语音、图像及文本三种类型的情感计算方法。
其中，语音情感计算主要研究如何从语音信号中提取情感信息，例如说话人的情绪状态、语气等；图像情感计算用于分析图片、视频等多媒体数据中的情感信息，如表情、身体语言、场景等；文本情感计算则是研究从文本数据中提取情感信息，例如评论、留言等。
情感计算的基础理论之一是情感分类。
情感分类的目的是把情感信息分为多个情感类别，例如愤怒、悲伤、喜悦等，从而能够对情感信息进行更好的理解和识别。
二、情感计算的应用领域情感计算已经在很多领域得到了广泛应用。
其中，最为常见的就是情感分析。
情感分析是指对一段语音、图片、文本等数据进行情感分类，从而得出该数据所包含的情感信息。
目前，情感分析已经应用于很多场景，如社交媒体监测、用户评论分析、产品质量检测等。
此外，情感计算还可以应用于智能音箱等智能家居设备的人机交互中，从而让人们更加自然、自如地与设备交互。
情感计算还可以用于畜牧业、养殖业等传统农业领域，帮助畜牧、养殖等行业识别动物的情绪状态，从而提升养殖效率。
三、情感计算的未来发展方向情感计算的未来发展方向有三个主要方向：情感互动、情感智能、情感设计。
情感互动是指利用情感计算技术实现人机和人人之间的情感沟通。
这种沟通方式将更加自然、有效，能够让机器更好地理解人类的情感需求，进而更好地为人类服务。
情感智能是指让机器拥有自己的情感。
通过情感智能，机器可以表达自己的情感，并理解和回应人类的情感需求。
这种情感智能的机器将成为未来人类的好伙伴，在情感交流、陪伴、治疗等方面发挥重要作用。
情感设计是指将情感计算技术应用于产品设计和人机界面设计，从而让产品和界面更好地适应人类的情感需求。
心理学领域的情感计算理论分析
心理学领域的情感计算理论分析随着计算机技术、智能手机和传感器的不断发展，情感计算也成为了一门快速发展的研究领域。
情感计算是指通过利用机器学习和自然语言处理的技术，对人类情感状态进行分析和推断的一门交叉学科。
它主要是基于情感心理学、认知神经科学、计算机科学和工程学等学科的理论成果。
情感计算理论主要包括如下方面的内容：一、情感心理学情感心理学是心理学的分支之一，它主要研究情感的产生、表达、调节及其和个体行为的关系。
情感计算中的情感分析，可以看作是情感心理学研究成果的计算机实现。
情感分析的目标是识别文本或语音中传达的情感值，如喜欢、愤怒、恐惧、悲伤等。
情感分析方法主要包括基于规则、基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法是通过定义一些规则来识别文本的情感。
这些规则可以是基于情感心理学的假设，也可以是基于社交媒体文本的分析经验。
基于情感词典的方法是通过构建情感词典，再将文本中的词与情感词典匹配，最终确定文本中的情感。
情感词典主要包含词语的情感极性和强度信息。
基于机器学习的方法是通过训练数据集来学习情感的表达方式和特征，从而刻画情感的模型。
常用的机器学习算法有支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯等。
二、计算机科学和工程学计算机科学和工程学是情感计算的基础学科。
在情感计算中，计算机语言处理和机器学习是最常用的方法。
自然语言处理技术可以使计算机对自然语言进行理解，这对于情感分析尤为重要。
计算机语言处理的任务包括分词、词性标注、词干提取、句法分析等。
这些任务是情感分析的基础。
机器学习技术则可以使计算机学习情感分析的知识和规则，通过学习大量的训练数据来提高情感分析的准确性和效率。
三、认知神经科学人类是情感生物，在日常交流中，我们的语言往往需要搭配情感来表达具体的含义和语气。
因此，情感分析中需要考虑情境因素对情感分析的影响。
认知神经科学可以为情感分析提供关于情境因素的理论支持。
认知神经科学主要研究人脑在执行一些任务时的神经机制。
情感计算的理论与应用研究
情感计算的理论与应用研究第一章：引言情感计算是一种涌现于20世纪90年代的交叉学科领域，它将人类情感、认知和计算机科学中的人工智能技术结合在一起。
情感计算虽然在起初的阶段受到人们的怀疑和质疑，但如今已经在人工智能领域获得了越来越广泛的应用。
本文将对情感计算的理论和应用进行详细阐述。
第二章：情感计算的理论2.1 情感计算的概念情感计算是指利用计算机技术来实现与人类情感有关的信息处理。
它是在心理学、神经科学、计算机科学和工程学等领域的基础上，研究人类情感、行为和认知方面的问题，旨在开发计算机科技，让计算机具有更好的智能和适应性，更好地为人类服务。
2.2 情感计算的研究内容情感计算的研究内容包含以下几个方面：2.2.1 情感识别情感识别是情感计算的一个核心领域。
它旨在通过计算机技术把一定范围内的语音、文本、图象等元素，映射成人的情感。
情感识别使得计算机可以理解人的情感以及行为，从而为人们提供更为智能化的服务。
2.2.2 情感合成情感合成是指利用计算机生成与特定情感相关的语言表达、声音或影像。
例如，对于一部电影的情感分析结果可以通过情感合成技术，转化为音乐或者图像矢量表示等形式。
2.2.3 情感传递情感传递是指通过情感合成等技术手段，将计算机生成的情感信息传递给特定的人或人群。
情感传递实际上是为了实现充分地获取人的情感，并试图在人性化的方式上，帮助人们及时了解相应的情感变化。
2.2.4 情感组合情感组合是指将不同的情感信息结合在一起，使其形成新的情感状态。
例如，将吸引人的音乐与困境中的人物结合，产生出带有复杂情感表达的效果。
第三章：情感计算的应用3.1 情感计算在医学上的应用情感计算在医学上的应用可以帮助医生更好地识别病人的情感状况，包括焦虑、恐惧和抑郁等情感状态。
这种增强的情绪识别技术可以帮助医生正确地诊断疾病和管理病人的情感状态。
3.2 情感计算在教育领域的应用情感计算在教育领域的应用可以帮助学生更好地理解和处理情感信息，提高学习的成效。
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情感计算综述控制工程1102班李晓宇 2111103172摘要：情感计算是人工智能的一个分支。
情感计算的目的是通过赋予计算机识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境，并使计算机具有更高的、全面的智能。
本文分别从情感计算的研究历史、应用前景、研究内容和理论框架来阐述情感计算，以便使更多的人了解情感计算。
关键字: 情感计算；情感识别；情感理论框架Summary of Affective ComputingAbstract：Affective computing is a branch of artificial intelligence. The aim of affective computing is to give computers to recognize, understand, adapt to people's emotional expression and the ability to establish harmonious human environment, and to have higher computer, full of intelligence.This paper explain affective computing through the study of history of affective computing ,applications in the future, research content and theoretical framework, so that more people understand the affective computing.Key word: Affective computing; emotion recognition; the theoretical framework of emotional1、引言情感计算的概念是在1997年由MIT媒体实验室Picard教授提出，她指出情感计算是与情感相关，来源于情感或能够对情感施加影响的计算。
中国科学院自动化研究所的胡包刚等人也通过自己的研究，提出了对情感计算的定义：“情感计算的目的是通过赋予计算机识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境，并使计算机具有更高的、全面的智能”。
在较长一段时期内，情感一直位于认知科学研究者的视线以外。
直到20世纪末期，情感作为认知过程重要组成部分的身份才得到了学术界的普遍认同。
当代的认知科学家们把情感与知觉、学习、记忆、言语等经典认知过程相提并论，关于情感本身及情感与其他认知过程间相互作用的研究成为当代认知科学的研究热点，情感计算（ affective computing ）也成为一个新兴研究领域。
众所周知，人随时随地都会有喜怒哀乐等情感的起伏变化。
那么在人与计算机交互过程中，计算机是否能够体会人的喜怒哀乐，并见机行事呢？情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统，即赋予计算机像人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力。
2、研究现状让计算机具有情感能力首先是由美国MIT大学Minsky教授（人工智能创始人之一）提出的。
他在1985年的专著《The Society of Mind》中指出，问题不在于智能机器能否有任何情感，而在于机器实现智能时怎么能够没有情感。
从此，赋予计算机情感能力并让计算机能够理解和表达情感的研究、探讨引起了计算机界许多人士的兴趣。
这方面的工作首推美国MIT 媒体实验室Picard教授领导研究小组的工作。
情感计算一词也首先由Picard教授于1997年出版的专著《Affective Computing》中提出并给出了定义，即情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算。
目前情感计算的研究普遍受到学术界和企业界的关注，国际知名公司，如IBM和British Telecom等均成立了专门的情感计算研究小组。
国际知名大学也纷纷建立情感计算研究小组。
总的来说，情感计算的研究均处于起步阶段。
MIT目前的工作侧重于有关情感信号的获取（如各类传感器的研制）、情感计算的应用和可穿戴计算机。
日本学者的研究侧重于感性信息处理方面。
在情感计算的研究过程中，与之密切相关的可穿戴计算机的研究近几年来也得到了迅猛的发展（于1997年10月在美国波士顿召开第一次国际研讨会后已连续举行多次国际会议）。
这种计算机的特点是可以巧妙地构成日常穿戴的一部分（如眼镜、手表、项链、手镯、腰带、鞋、帽、服装等），使计算机和其穿戴者始终保持形影不离。
可穿戴计算机可为情感计算的研究提供一个很好的研究平台，另外情感计算的最终表现形式可能是可穿戴计算机或植入人体的芯片，从而将情感计算、移动计算和计算机融合而真正成为个性化的人机融合。
虽说情感计算是一门新兴学科，但以往的研究也为其提供了一定的知识积累。
从情感方面来讲，人类心理学和生理学的研究为情感计算提供了坚实的基础；从相关研究内容来讲，如人脸及面部表情识别、人脸及面部表情合成、手语识别与合成、气味识别等也是学术界一直研究的重点；同样各种医学器械、测谎仪等的研制成功也为情感计算提供了一定的依据。
目前人工智能的研究发展已经达到了较高的水平，同时它的研究内容也在逐步扩展和延伸。
对人的情感和认知的研究是人工智能的高级阶段，它的研究将会大大促进拟人控制理论、情感机器人、人性化的商品设计和市场开发等方面的进展，为最终营造一个人与人、人与机器和谐的社会环境做出贡献。
心理学家认为，人工智能下一个重大突破性的发展可能来自与其说赋予机器更多的逻辑智能，倒不如说赋予计算机更多的情感智能。
对人的情感和认知的研究是在人工智能理论框架下的一个质的进步。
因为从广度上讲它扩展并包容了感情智能，从深度上讲感情智能在人类智能思维与反应中体现了一种更高层次的智能。
对人的情感和认知的研究必将为计算机的未来应用展现一种全新的方向。
在这个领域的研究中主要包括情感计算（Affective Computing）、人工心理（Artificail Psychology）和感性工学（Kansei Engineering）等。
2.1 国际研究现状MIT对情感计算进行全方位研究，正在开发研究情感机器人，最终有可能人机融合。
其媒体实验室与HP公司合作进行情感计算的研究。
IBM公司的“蓝眼计划”，可使计算机知道人想干什么，如当人的眼瞄向电视时，它竟知道人想打开电视机，它便发出指令打开电视机。
此外该公司还研究了情感鼠标，可根据手部的血压及温度等传感器感知用户的情感。
CMU主要研究可穿戴计算机。
日本在对感性信息处理的研究中，有众多研究单位参与，主要集中在研究所和高校。
特别值得一提的是，日本欧姆龙公司研制生产的机器玩具曾风行一时，最高价达4000美元。
随后其它公司也进行机器狗等玩具的生产。
显然情感计算的研究不仅具有重要的科学和学术价值，也存在着巨大的商机，有很好的经济效益。
2.1 国内研究现状国内研究主要侧重于单元理论与技术的研究与实现。
哈尔滨工业大学以高文教授为主，研究多功能情感机，主要包括表情识别，人脸识别，人脸检测与跟踪、手语识别、手语合成、表情合成、唇读等内容，并与海尔公司合作研究服务机器人。
中国科学院计算技术研究所王兆其的研究组正在研究带有表情和动作的虚拟人。
北京工业大学正进行多功能感知机同情感计算的融合研究。
中国科学院自动化研究所主要研究基于生物特征的身份验证。
南京航空航天大学、南京机械高等专科学校研究语音情感计算。
重庆大学主要研究智能服务、增强现实、环境感知、台智能手表等，注重软件方面的研究。
海南大学主要研究军用无线局域网结构中的可穿戴计算机。
中科院心理学所、生物所主要注重人生理学、心理学方面的研究。
特别是中科院计算所高文教授提出的多功能感知技术，为情感计算的研究提供了很好的知识积累。
更为重要的是国家自然科学基金项目将和谐人机环境中的情感计算理论研究列为1998年信息技术高技术探索第六主题。
这说明，情感计算的研究在我国也逐步得到认识，其工作也在渐渐展开。
3、情感计算的应用前景很显然，开展认知科学研究不仅仅是为了满足人类智慧上的好奇心，更重要的是服务于人类，提高人类的生活质量。
情感计算有广泛的应用前景。
计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而可以帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。
计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。
在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精确度和效率。
在电子商务领域，在设计购物网站和股票交易网站等时充分利用人的情感因素的作用，以改变客流量。
针对人的肢体运动，可以设计一系列运动和身体信息捕获设备，例如，将智能座椅应用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情感状态，并提出适时警告。
多模式的情感交互技术能构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景，而机器人、智能玩具、游戏等产业则能构筑出更加拟人化的风格和更加逼真的场景。
情感计算是一个高度综合化的研究和技术领域。
通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人与计算机的交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。
情感计算研究将不断加深对人的情感状态和机制的理解，并提高人与计算机界面的和谐性，即提高计算机感知情境，理解人的情感和意图，作出适当反应的能力。
4、情感计算的基本内容人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。
在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。
显然，为实现这些转变，人机交互中的计算机应具有情感能力。
情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。
情感被用来表示各种不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用来表示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用来描述强度低但持久的内心体验。
情感是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的情感，而不符合时则会引起人消极否定的情感。
情感具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式。
表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。