情感计算——人机交互技术新前景
人机交互中的情感计算与表达技术研究
人机交互中的情感计算与表达技术研究随着科技的不断发展，越来越多的设备可以和人类进行交互，例如智能手机、智能穿戴设备、智能家居等。
而在人机交互中，情感计算和表达技术越来越受到关注。
情感计算和表达技术可以为设备赋予情感能力，使得人与机器之间的交互更加自然、愉悦，甚至更加人性化。
本文将探讨情感计算和表达技术在人机交互中的应用及发展。
一、情感计算技术情感计算技术（Affective Computing），旨在将人类的情感与计算机系统结合，实现人机之间的情感互动和沟通。
情感计算技术是一种综合技术，包括多个学科领域，例如计算机科学、心理学、认知科学等。
情感计算技术中最重要的组成部分是情感识别技术和情感生成技术。
情感识别技术是指通过计算机分析人类语言、面部表情、语音、生理反应等信息，自动地识别出人类的情感状态。
情感生成技术是指通过计算机模拟人类的情感表达，生成一些情感化的图像、语音等。
目前，情感计算技术已经有了很多成功的应用，例如语音助手、机器人、智能手机,可利用情感计算技术，通过识别语音和面部表情来理解用户的情感状态，进而为用户提供更加智能化、个性化的服务。
二、情感表达技术情感表达技术是指通过芯片、传感器和机械臂等技术手段，通过不同的方式来模拟或表达人类情感。
情感表达技术包括生理信号识别技术、面部特征识别技术、语音合成技术等。
生理信号识别技术是一种通过感应人类生理反应（例如眼球运动、心率等）的技术手段，来识别出人类的情感状态。
面部特征识别技术是通过计算机识别面部表情和起伏，从而模拟人类的情感表达。
语音合成技术则是通过计算机模拟人类的语音，实现人机语言之间的情感交流。
情感表达技术的应用范围也非常广泛。
例如在医疗领域，通过面部特征识别技术和语音合成技术，医生可以更加细致地观察和了解患者的情感状态，更好地进行治疗和护理。
在娱乐领域，通过情感表达技术，可以实现更加逼真的游戏、电影和虚拟现实体验。
三、情感计算和表达技术的研究发展目前，情感计算和表达技术领域仍在不断发展中。
人机交互技术中的情感计算
人机交互技术中的情感计算在如今科技飞速发展的时代，人类与机器之间的交互方式也正在不断地发生着变化。
而其中最为引人瞩目的方向之一便是情感计算。
情感计算，指的是在人机交互的过程中，机器可以通过对用户的语音、面部表情、神经生理反应等“感知”用户的情绪，再根据这些情绪信息来进行相应的响应。
其核心技术包括面部表情识别、语音情感识别、生理指标识别等。
为什么需要情感计算？随着机器人、虚拟助手、游戏等各种数字化产品的普及，人机交互的需求越来越多。
然而，传统的人机交互方式（如键盘、鼠标、触摸屏等）并不能很好地帮助用户表达自己的意愿或者感情。
例如，在使用虚拟助手时，用户我们往往需要使用特定的语音指令才能被识别，而这些指令需要满足一定的语法和语言规则，对于不熟悉这些规则的用户来说很难正确使用。
此外，在游戏等场景中，光靠覆盖面广、频率高的机械式反馈是不足以让用户产生情感上的共鸣，提高用户体验的。
在这种背景下，情感计算这一新的技术方向也应运而生，可以提高用户的沉浸感和体验感。
比如当机器发现用户的情绪状态较差时，可以通过自然而然的方式给出劝慰、安慰或鼓励的话语，从而提升用户的情感共鸣。
情感计算的目标情感计算的主要目标是通过生理信息采集和文本、音频等分析，精准地识别人类的情感状态，并通过特定的响应方式进一步增强用户体验。
现代的情感计算尤其注重在情感传递的过程中，为用户提供情感上的互动体验，将用户与机器之间的关系在一定程度上“人情化”。
情感计算技术的应用目前情感计算的应用已经进一步拓展到了智能家居、智慧城市、医疗健康、在线教育、人力资源咨询等领域，具体应用案例如下：智能家居智能家居通过情感计算的技术，可以精准地判断家庭成员的情感状态，并针对不同情绪状态进行相应的反馈。
比如当一个人处于紧张状态时，设备上可以播放让人冷静下来的音乐或者提供舒缓的照明。
当家庭成员走进家门，让设备自动调整开门欢迎音乐的音量与风格，则这个家就会变得更加温馨。
人机交互技术中的情感计算研究
人机交互技术中的情感计算研究人机交互技术在当今社会发展中扮演着重要的角色，其中情感计算作为一项重要的技术研究领域，对于提升人机交互体验和人们的生活质量具有重要意义。
本文将围绕人机交互技术中的情感计算展开讨论，包括情感计算的定义、应用领域以及未来发展方向。
一、情感计算的定义情感计算是指通过人工智能技术，分析和理解人类情感、情绪和态度的能力。
它借助计算机技术和模型，对人类产生的情感进行感知、识别和表达。
通过情感计算技术，计算机可以更好地理解人类的情感需求，为人机交互提供更为智能、个性化的服务。
二、情感计算的应用领域1. 智能助理与虚拟语音助手情感计算技术可以帮助智能助理和虚拟语音助手更好地理解用户的情感状态和需求。
通过语音和面部表情分析，系统可以根据用户的情感提供适当的回应和建议，从而提升用户体验和交互效果。
2. 教育与培训情感计算技术在教育与培训领域有着广泛的应用。
通过情感识别与表达，系统可以及时监测学生的情绪变化，根据学生的情感状态自动调整教学策略，提供个性化的教育服务，从而提高学习效果。
3. 医疗与健康情感计算技术在医疗与健康领域也有着重要的应用。
通过分析和识别患者的情感状态，系统可以提供精确的情感支持和治疗建议，帮助患者更好地管理情绪和应对压力，促进身心健康。
4. 营销与广告情感计算技术为营销与广告行业带来了新的机遇。
通过情感分析和情感定向投放，系统可以更好地理解消费者的需求和喜好，为其提供个性化的广告和推荐服务，提升营销效果和用户满意度。
三、情感计算的未来发展方向1. 情感感知与理解的提升未来情感计算技术将更加注重人机交互中情感感知与理解的准确性和深度。
通过结合语音、面部表情、生物信号等多源信息，系统可以更全面地分析和理解人类的情感，从而提供更智能化的服务。
2. 情感生成与表达的优化情感生成与表达是情感计算中的重要环节，未来技术将更加注重提升情感生成与表达的自然度和逼真度。
通过深度学习和生成对抗网络等技术手段，系统可以更好地模拟和表达人类的情感，提供更真实、自然的反馈。
情感计算在人机交互中的应用与发展
情感计算在人机交互中的应用与发展随着现代科技的飞速发展，人们日常生活中逐渐开始接受并利用计算机技术与人机交互进行各种活动。
如今计算机、智能手机、平板电脑等设备已经成为了人们生活中必不可少的一部分，与之相伴的是人机交互这一领域的迅速发展。
而在人机交互领域中，人工智能技术中最重要的分支之一是情感计算。
那么情感计算究竟是什么呢？又有哪些应用和发展呢？本文将会对情感计算在人机交互中的应用与发展进行探讨。
一、情感计算是什么？情感计算是指计算机和人工智能技术根据人类情感的特征和表现来识别、分析、模拟和生成情感的一种方法。
情感计算主要是通过计算机识别人类的情感状态，然后提取和分析情感，最后对人类情感做出回应，从而进一步提高人机交互的效果。
情感计算通常包括音频和语音识别、人脸识别、文本分类等技术手段。
二、情感计算在人机交互中的应用1. 智能客服智能客服程序是近年来比较典型的情感计算应用之一。
传统的客服交互方式总是让用户感到无语和耐性的体验，但是在情感计算技术的帮助下，用户可以获得更好的服务体验。
智能客服程序能够通过语音识别技术将用户的声音转化成文字，然后利用情感分析技术来理解和分析用户的情感状态，从而制定更好的回应策略，并最终为用户提供更好的服务。
2. 教育类应用情感计算也可以在教育领域中的应用，比如教育游戏、学习型软件等。
这类应用程序可以根据情感计算技术来识别、分析和回应用户的情感状态，并相应地调整游戏或软件的难度或提供更加合适的答案，从而为用户提供更好的学习体验。
3. 娱乐类应用文化类娱乐程序例如音乐、文字和电影同情感密切相关的，情感计算也可以帮助娱乐项目提供更好的用户体验，例如令用户选出他们喜爱的音乐，较好地捕捉电影对哭，或者预测某本书籍将如何进展。
三、情感计算的发展趋势情感计算技术的发展不仅预示着人机交互领域的重大进步，还将在未来为人机交互领域带来更多机遇。
近年来，情感计算技术的应用领域正在逐渐扩大，同时技术也在不断成熟和创新。
人机交互技术的前沿研究进展
人机交互技术的前沿研究进展随着计算机技术的不断发展，人们对人机交互技术的需求也越来越高。
为提高人机交互的效率和舒适度，研究人员不断探索各种新的技术。
本文将从四个方面介绍人机交互技术的前沿研究进展，包括自然语言处理、虚拟现实、手势识别和情感计算。
一、自然语言处理自然语言处理是指将人类日常使用的自然语言转换为计算机能够理解和处理的形式的技术。
近年来，人机交互领域的研究人员大力推广自然语言处理技术的应用，以实现人与计算机之间更加自然和有效的交互方式。
其中，深度学习和语音识别技术的进步带来了明显的提升。
实现自然语言处理的目标，还需要配合语音合成等多种技术手段，以提高计算机对语言的自动理解和生成能力。
自然语言处理技术对于智能家居、智慧医疗、智能客服等领域有着广泛应用。
未来，自然语言处理技术还将在机器翻译、情感分析等方向上继续发挥重要作用。
二、虚拟现实虚拟现实（Virtual Reality，VR），是一种计算机科学技术，利用计算机生成的三维图像和声音等，创造出一种人在其中感觉自己置身于其中的虚拟环境。
虚拟现实技术不仅可用于游戏和娱乐上，还可以在教育、医疗、建筑等领域中广泛应用。
虚拟现实技术的研究目前正全方位的拓展，如人机交互、光学工程、算法优化等等。
随着虚拟现实技术的不断发展，人们对于高清晰的图像、高度沉浸的体验等要求越来越高。
未来，虚拟现实技术将进一步拓展应用领域，同时，还应关注健康与安全等问题。
三、手势识别随着可穿戴技术的发展，人机交互领域的研究人员已经开始着手进一步提高手势识别技术的准确性和灵敏度。
手势识别是指通过识别手部动作来控制计算机，这种技术让人们可以不再需要使用键盘、鼠标又或者其他设备来输入指令，实现更加便捷、自然的交互方式。
手势识别技术早已广泛应用于智能手机、平板电脑等其他设备上。
今后，人们需要关注手势识别技术对于可穿戴技术、家庭智能等方向上的探索和提升。
四、情感计算情感计算是人工智能领域的一个重要分支，也是人机交互技术的新方向之一。
情感计算技术的发展趋势及其应用前景
情感计算技术的发展趋势及其应用前景近年来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，情感计算技术也变得越来越重要。
情感计算技术是一种基于自然语言处理技术的计算机程序，可以自动识别和提取人类语言文本中的情感信息。
其主要包括情感分析、情绪识别、用户情感行为分析、情感推荐等多方面的应用。
情感计算技术的发展趋势及其应用前景也备受瞩目。
一、情感计算技术的发展趋势1. 情感计算技术与深度学习的结合深度学习已成为许多领域研究的热点，情感计算技术也不例外。
深度学习在自然语言处理中应用广泛，已经取得了诸多重要进展。
例如，使用深度学习模型进行情感分析，可以通过对大量语料库的学习，更准确地识别文本的情感极性和强度，进而提高情感计算技术的准确性和可靠性。
2. 多源数据的融合在情感计算中，数据来源的多样性是一个挑战。
由于语言多样性和文化背景差异不同，情感表达的方式也不同。
因此，多源数据的融合是提高情感计算技术质量的重要手段。
多源数据融合可以调节情感计算模型的偏差，消除噪声，提高模型的稳定性，进而提高情感计算技术的准确性和可靠性。
3. 情感计算技术的实时性和多语言性情感计算技术的发展不断满足不同用户的需求，其中最重要的之一就是实时性和多语言性。
实时性可以满足信息时效性，而多语言性可以满足用户多元化的需求，这两个因素对于情感计算技术的用户体验影响巨大。
二、情感计算技术的应用前景1. 在商业领域中的应用情感计算技术在商业领域中的应用非常广泛。
通过情感计算技术可以识别用户的情感倾向、消费偏好等关键信息，进而为企业提供更好的服务。
例如，通过情感计算技术分析用户留言和评论，企业可以改进产品，提高用户体验，从而提高用户满意度，扩大市场份额。
2. 在医药领域中的应用情感计算技术在医药领域中的应用也非常广泛。
例如，可以利用情感计算技术识别抑郁症患者的情感状态和情绪变化，以便及时采取有效的治疗措施。
情感计算技术也可以帮助医生分析患者的病历和其他相关信息，并为医生提供有价值的诊断建议。
人机交互技术的发展趋势
人机交互技术的发展趋势随着科技的快速进步，人机交互技术在过去几十年里取得了巨大的发展。
从最早的简单命令行界面到现在的图形用户界面，再到语音交互、手势识别和虚拟现实等新兴技术，人机交互技术正以惊人的速度向前发展。
本文将探讨人机交互技术的发展趋势，并展望未来可能的发展方向。
1. 自然化交互体验的增强随着人工智能和机器学习的不断发展，人机交互技术正朝着更自然、更智能的方向发展。
以语音交互为例，过去仅能理解简单的指令，现在的语音助手已能理解并回答复杂的问题。
未来，语音交互助手有望成为人们日常生活中的重要伙伴，能够与人进行更流畅、自然的对话，并实现更精确的语音识别和语义理解。
2. 手势和眼动识别的普及手势识别技术是人机交互的另一个重要方向。
通过摄像头或传感器等设备，系统能够捕捉用户的手势，实现与计算机的互动。
目前，手势识别主要应用于游戏和虚拟现实领域，未来有望渗透到更多的应用场景，例如智能家居控制、医疗诊断等。
另外，眼动识别技术也在不断发展，可用于眼球定位、观看行为研究等领域。
3. 虚拟现实和增强现实的融合虚拟现实（VR）和增强现实（AR）是近年来备受瞩目的技术，它们通过模拟或增强用户的感知体验，为用户提供沉浸式的交互体验。
虚拟现实通过戴上头戴式显示器等设备，使用户沉浸在一个虚拟的环境中；而增强现实通过叠加虚拟内容到真实世界中，为用户提供更丰富的信息。
未来，虚拟现实和增强现实技术有望进一步融合，为用户创造更加逼真、交互性更高的体验。
4. 多模态交互的整合多模态交互结合了多种交互方式，例如语音、手势、触摸等，为用户提供更丰富、更灵活的操作途径。
例如，当用户在观看视频时，可以通过语音控制来进行播放、暂停等操作，也可以通过手势来调整音量、快进等。
未来，多模态交互技术将进一步成熟，并在智能手机、智能家居等设备中得到广泛应用。
5. 情感计算的发展情感计算是人机交互领域的一个重要方向，旨在实现计算机对用户情感状态的感知和理解。
情感计算在人机交互中的应用与展望
情感计算在人机交互中的应用与展望近年来，随着人工智能技术的不断发展，情感计算逐渐成为了人机交互领域的一个热门研究方向。
情感计算旨在通过模仿人类的情感认知和表达方式，使计算机具备一定的情感识别和表达能力，从而提高人机交互的体验和效果。
本文将从情感计算的基本概念、应用场景、现有研究进展与展望等方面，对情感计算在人机交互中的应用与展望进行探讨。
一、情感计算的基本概念情感计算是一种类似于人类情感神经网络的计算机算法模型，其目标是通过感知、表达、理解和响应四个方面的算法模型，使计算机具备一部分人类的情感识别和表达能力，从而提高人机交互的效果。
其中，感知指的是计算机通过各种传感器同步感知用户的身体状态、语音、肢体语言、行为表现等信息；表达则是计算机通过各种技术手段，将其所感知到的情感信息，转化为一定形式的符号编码，使得计算机可以理解与处理；理解是指计算机利用深度学习、机器学习等模型对表达出来的情感信息进行分析，以识别出其中所要表达的情感意图；响应则是通过计算机对不同情感需要作出相应的反馈或行为，以达到人机互动的目的。
二、情感计算的应用场景1、智能客服与情感分析智能客服作为人机交互应用的重要组成部分，在用户咨询、解答、投诉等方面扮演着重要的角色。
在这些场景中，若能通过情感计算对用户的语言、语调、情感状态等信息进行分析，就可以让计算机更好地驾驭用户情绪，提供更加人性化的解答和反馈。
通过这种方式，用户体验可以得到显著提升，同时也可以增强客服中心的业务效率。
2、智能驾驶与情感反馈在人机交互中，情感反馈也扮演着重要的角色。
在智能驾驶领域，情感反馈可以对司机的情感状态进行监测，提醒其注意力不集中、疲劳等情况，并对不同情感状态下进行不同的反馈和提醒，以提高司机的驾驶安全性。
3、教育与情感识别情感计算应用于教育领域，则可以通过监测孩子的情感状态，对学生的情感体验与学习效果进行评估与提升。
除此之外，情感计算还可应用于风险评估、体育培训、医疗诊断等领域，发挥着巨大的作用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
情感计算——人机交互技术新前景摘要：情感在人类的认识和人机交互中起着关键性的作用．具有情感能力的计算机就是让计算机能够在和人类相处时更有智能、更为敏感和更为和谐和亲切。
情感研究的进展与展望如何，情感计算的应用等都将是本文探讨的内容。
关键字：情感计算人机交互应用展望一、情感计算的发展与展望情感计算研究的提出最早可以追溯到20世纪90年代初，耶鲁大学心理系的Salovey教授提出了情感智能的概念，开展了一系列的研究。
该概念随后被Goleman发展为与智商(IQ)相对的情商(EQ)，并随着Goleman的畅销书而迅速流行，在心理、认知、计算机等领域掀起了一个研究情感智能的小高潮。
MIT的Picard教授根据这些新的概念和研究方向，于1997年出版了《情感计算》一书，希望赋予智能机器感知、理解和表达情感的能力。
进入新世纪以后，特别是近年来，随着普适计算、人本计算、社会计算等概念和研究方向的提出，自然的人机交互日益成为各研究领域的研究内容和目标，情感计算也自然地成为各学科共同关注的热点、焦点。
中国国家自然科学基金委也不失时机地支持了“情感计算理论与方法”的研究。
情感计算从本质上，是一个典型的模式识别问题。
智能机器通过多种传感器，获取人的表情、姿态、手势、语音、语调、血压、心率等各种数据，结合当时的环境、语境、情境等上下文信息，识别和理解人的情感。
在实际的自然交互系统中，智能机器还需要对上述信息作出及时的、恰当的、情感化的反应。
情感之间距离的定义和计算方法是情感计算的核心问题，例如需要定义和计算“微笑、笑、大笑、狂笑”之间的距离，以便把它们分别聚类，从而使系统能够识别出不同程度的笑。
遗憾的是，目前情感计算的研究还只能对情感进行粗分类，即识别7种典型的情感。
目前，我国在情感计算这一领域的研究主要在人脸识别。
这一方面是因为人脸表情容易获取，易于分析处理，其成果具有重要的应用前景等；另一方面，也反映了情感计算研究的一个普遍的问题，即尽管人类是通过表情、语言、动作等各种信息的融合，识别和理解情感，但是，当前多模态情感数据获取、分析、融合、识别和理解，以及情景等上下文信息的融合依然是情感计算研究中富有挑战性的课题。
实现具有情感反馈的自然的人机交互是情感计算研究的最终目标，这需要在上述情感理解的基础上，研究人类情感反馈和表达的机制，建立模型。
目前国内的研究成果已有基于已有的情绪模型，提出了虚拟人的认知结构，建立了一种新的基于动机驱动的自主情绪模型。
清华大学戴振龙的论文则介绍了一种人脸表情的合成方法，能够生成具有细微表情动作的虚拟说话人。
可以看出，这方面的研究在国际上依然是自然交互领域的一个新兴的方向，面临着许多挑战性的问题，具有广阔的发展前景。
二、情感计算的具体研究内容根据情感计算的过程．可将情感计算的研究内容分为以下九个方面：情感机理、情感信息的获取、情感模式识别、情感的建模与理解、情感的合成与表达、情感计算的应用、情感计算机的接口、情感的传递与交流和可穿戴计算机。
从人类情感的交流过程来讲，情感计算的研究可分为四步：通过传感器直接或间接与人接触获得情感信息：通过建立模型对情感信息进行分析与识别；对分析结果进行推理达到感性的理解；将理解结果通过合理的方式表达出来。
也就完成了情感交流的全过程。
根据上述过程，情感计算的研究内容主要应包括：情感信号的获取、情感信息的分析与识别、情感信息的理解和情感的表达。
情感信号的获取现在主要通过一些采集输入设备提取人的面部表情、语音语调和肢体动作，也就是特征提取。
此外通过测量人的一些生理反应包括心率、血压的舒张压和收缩压、脉搏、瞳孔扩大、呼吸、皮肤导电、荷尔蒙胆汁的分泌以及皮色和体温等用于情感状态的识别理解。
情感信息的分析和识别主要是对所提取到的信息进行预处理、模式分类。
情感信息的理解就是根据上一步的分类结果和数据库中的模板进行比对判断。
把所提取到的情感以最大概率确定出来，然后合成表情。
情感的表达就是把上一步理解的结果呈现出来进行交互。
在这四个方面的研究中情感的识别和合成是目前的关键部分，也是我们研究的重点。
三、情感模型的描述语言智能型计算特性大多采用无所不在的分布式计算模型，因此使用者状况及环境等情境数据有多方的来源．而系统所推导出的情感模型，也需要通过网络传递到其它有兴趣的模块。
因此如何建立外显的情感模型描述语言，并通过适当的网络协议将情感状态完整表达并传递出去，是一个重要的研究课题。
目前大部分的情感模型描述语言都是虚拟人体描述语言的一部分。
以下就几种包含情感标记的人体描述语言作进一步的说明。
AML(Avatar Markup Language)是一种基于XML的多形式脚本语言．设计的重点之一是希望它可以容易地被动画师了解．也可以容易地由软件产生。
AML 将脸部动画和肢体动画封装在一个附加同步化信息的表示法中。
例如，在MPEG 4标准中．定义了一套关于脸部和身体的低阶动画参数，但并没有提供任何对于代理人的高阶控制方式。
在此环境下的系统，中介层(Middleware Layer)显得特别有价值．它提供智能型的软件代理人可以轻易控制三维空间的图像表现，而不需要担负每次产生所有低阶设定的重担，3D内容制作者因此能简易快速地制作与分享丰富的代理人动画，AML的作用就是充当这一中介层。
CML(Character Markup Language)是一种基于XML语言的动画语言，为代理人的结合与在线应用软件或虚拟世界提供帮助。
CML使用由上而下的方式，分开描述动作跟虚拟人的功能制定．角色动作、模型和语音定义在一个设定档，将情感等虚拟人的状态定义在另外一个设定档，定义角色特质、情感和行为等高阶属性．整合这些高阶属性，产生具备同步能力的动画脚本。
而新的或者未被指定的行为可以由调和基本元素或属性形成。
提供开发者一个具有弹性的动画语言。
VHML(Virtual Human Markup Language)是一个逐步形成标准且基于XML 的语言，主要控制银幕上的虚拟人。
使用VHML的虚拟框架是结合很多技术提供对网站拟人般的互动。
VHML对每个型式提供子语言，如GML用于姿势、SML 用于说话、BAML用于身体、FAML用于面部；也提供比较高阶的子语言，如EML用于表情、DMML用于对话。
以此实现使用者和虚拟代理人的互动简易化。
PAR(Parameterized Action Representation参数化行为表示)。
PAR认为要表示一个行为，构成的要素应当包括行为的核心语义(状态变化、运动、力量)、行为的参与者、应用条件、准备条件、终止条件、后果状态、持续条件、行为目的、父行为、子行为、前行为、后行为、并发行为、开始时间、持续时间、优先级、运动轨迹、行为方式等。
它描述了行为的诸多方面的特征．同时给出了行为的主要语义构成以及行为的时间信息，从而一方面可以根据语义对行为分类，另一方面便于实现行为的推理。
四、情感计算在人机交互设计中的应用1．人机界面设计情感计算可以用在一般人机界面的设计上，以提升应用的有效性。
自然和谐的智能化人机界面的沟通能力特征包括：(1)自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；(2)主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；(3)有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈和支持。
而实现这些特征在很大程度上依赖于心理科学、认知科学和计算机科学对人的智能和情感研究所取得的新进展。
我们需要知道人是如何感知环境的，人会产生什么样的情感和意图。
人如何做出恰当的反应．从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的情感和意图，并做出合适反应。
因此，人机界面的“智能”不仅应有高的认知智力．也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。
以语音接口为例，具有警示作用的语调与速度，对吸引使用者的注意力，有相当大的帮助。
而在轻松的情境下，感性缓慢的语调或动画接日将有助于使用者进入舒缓的状态。
2．人机接口设计在心理学上．人类通过语言、表情、肢体动作等方式将八个主要类别的情感表达出来。
目前分辨人类情感的研究中能从表情中精确辨别出哪一类情感的仍属少数，而且辨别率约在70％左右。
通过多模方式提高辨别率是一个新兴的研究方向。
然而，情感计算的目的是了解使用者与环境互动过程中的意向或困难．因此是否能精确辨别出标准的情感状态．不是解决问题的必要过程。
反而是能根据应用特性，检测出使用情境的感情状态，进而将此情境因素设计在人机接1：1的程序中．应是目前较为有效而值得探讨的作法。
3．智能型教学代理人在智能型教学代理人的应用上．一个具有情感功能的教学代理人，比一般的计算机教学软件更能真正根据使用者的情感了解学习情况．进而提出有效的表达方式．提高使用者的学习兴趣。
按照教学系统的四大模块，智能型教学代理人可分为下述几个角色：使用者接口模块是与学习者进行互动的沟通者：学生模块是了解学习者认知状况的分析者；教学模块是选取最佳教学法的教学者：教材模块是提供适当教材的编辑者。
沟通者肩负询问、诊断、展示及记录责任。
询问的责任是了解有关学习者的基本资料．诊断的责任是获得学习者的能力、认知状况及知识结构等的信息，展示的责任是将教材呈现在输出装置上供学习者学习，记录的责任是记录学习者在学习时与系统互动的所有历程的信息。
因此，沟通者是由询问代理人、诊断代理人、展示代理人及记录代理人所组成。
沟通者由接口数据库，取得与学习者交互的方式及画面。
分析者分为数据查核代理人、评价检查代理人及学习检查代理人，经询问、诊断及记录代理人取得的数据，由分析者进行分析。
分析后，分别将结果储存于学生模块基本数据库、学习成就数据库及学习数据库。
五、总结情感计算是一个多学科交叉的崭新的研究领域。
这包括传感器技术、计算机科学、认知科学、心理学、行为学、生理学、医学、哲学、社会学等。
情感计算的最终目标是赋予计算机类似于人一样，并能够被人所控制的情感能力。
要达到这个目标，有许多基本科学问题有待解决，并具有很大的难度。
另一方面，新世纪之中人类对自身的研究将成为科学探索的重点。
情感作为人们心理活动的主要内容之一．存在许多待解之迷。
可以认为，围绕情感计算产生的科学突破将对我们人类生活质量产生重大影响。