第3章人脸表情空间模型
基于深度学习的人脸表情识别系统设计毕业设计

基于深度学习的人脸表情识别系统设计毕业设计基于深度学习的人脸表情识别系统设计一、引言及背景介绍随着科技的发展和应用的普及,人脸表情识别技术在众多领域展现出巨大的潜力。
人类表情是一种非常丰富和重要的非语言信息传递方式,对于情感分析、心理研究、用户体验等领域都具有重要意义。
本篇论文旨在设计基于深度学习的人脸表情识别系统,以应用于相关领域。
二、人脸表情识别技术概述人脸表情识别技术是一种在数字图像处理和模式识别领域中广泛应用的技术。
它主要通过将人脸图像转化为数字数据,然后利用计算机算法对表情进行识别和分类。
传统的方法主要依赖于人工特征提取和分类器的组合,但这些方法往往需要大量的人工参与和特征工程,且对于复杂表情的识别效果较差。
三、深度学习在人脸表情识别中的应用深度学习作为一种强大的机器学习技术,近年来在人脸表情识别领域呈现出广阔的发展前景。
其具有自动特征学习和模式识别能力,通过大规模数据集的训练,可以有效地提取表情的高级特征,从而提高识别准确率。
深度学习模型中常用的有卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,简称CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN)。
四、深度学习人脸表情识别系统的设计与实现1. 数据集准备采集包含多种表情的人脸图像数据集,并对其进行标注和预处理工作,以便于后续的训练和测试。
2. 基于CNN的特征提取使用卷积神经网络对人脸图像进行特征提取,通过多层卷积和池化操作,提取出图像的高级特征表示。
3. 数据增强对数据集进行增强操作,如镜像翻转、旋转、缩放等,以扩充数据集规模,提高模型的泛化能力。
4. 特征融合和分类将提取到的高级特征进行融合,并通过全连接层实现表情分类和识别。
5. 模型训练与验证使用已标注的人脸图像数据集对模型进行训练,并通过验证集进行模型调优和超参数选择。
六、实验结果与讨论在实验中,我们使用了XXX数据集进行训练和测试,得到了较为准确的人脸表情识别结果。
基于图谱分解的人脸表情分析

Fa i lEx r si n An lssBa e n Gr p ca p e so a y i s d o a h
S e t a c m p sto p c r lDe o o ii n
KONG i ‘ ,C M n. 一 HEN i a S _ o ,LUO n h Bi
tept —sae h amm pc.Us h a i ievc r f h ihe rp daec ti r d f ee e m dso h d cnyn r . etel dn e net so ewe t gahaj nymar o ei i n o e fteaj ec mtx e g g o t g d c  ̄ n g a i
人脸表情识别AI技术中的人脸表情分析和识别模型

人脸表情识别AI技术中的人脸表情分析和识别模型近年来,随着人工智能技术的不断发展,人脸表情识别AI技术逐渐引起了人们的关注。
人脸表情分析和识别模型作为其中重要的一环,对于实现准确的表情识别起着至关重要的作用。
本文将对人脸表情分析和识别模型进行探讨,以期加深对这一技术的理解。
一、人脸表情分析模型人脸表情分析模型是指通过对人脸图像进行处理和分析,来判断人脸表情所属类别的技术。
在这个模型中,首先需要进行人脸检测和人脸关键点定位的工作,以准确获取人脸区域及各个面部特征点的位置。
之后,通过提取人脸的纹理特征,如颜色、纹理等,将其转化为数值特征向量。
接着,利用机器学习算法对这些特征向量进行训练,构建分类器模型,从而实现对不同表情的识别和分类。
目前,常见的人脸表情分析模型主要包括传统的机器学习模型和深度学习模型。
传统的机器学习模型,如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等,需要手动选择和提取特征,并通过特定的算法进行训练。
而深度学习模型则通过多层神经网络的结构,自动学习图像中的特征,进一步提升了模型的准确性和鲁棒性。
在人脸表情分析中,深度卷积神经网络(CNN)是最经典的深度学习模型之一。
它通过多层卷积层和池化层的组合,能够高效地提取图像中的特征。
此外,针对表情识别任务,还可以采用循环神经网络(RNN)结构来捕捉序列信息,如长时间的表情变化。
这些深度学习模型在表情识别准确度上取得了较好的效果,并已经在实际应用中取得了广泛的应用。
二、人脸表情识别模型人脸表情识别模型是建立在人脸表情分析的基础上,通过对人脸表情的判别来实现对具体表情的识别。
在这个模型中,首先需要将输入的人脸图像进行预处理,包括图像的归一化、去噪、增强等操作,以提高识别的准确性。
接着,通过训练好的表情分析模型获取图像中人脸的表情类别。
最后,通过与预先设置的表情库进行对比,确定输入图像所表达的具体表情。
人脸表情识别模型的准确度和鲁棒性直接受到表情分析模型的影响。
基于人脸表情识别技术的情绪识别与分析模型研究

基于人脸表情识别技术的情绪识别与分析模型研究情绪是人类交流的重要组成部分。
了解和分析他人的情绪对人际关系和社会互动具有重要的意义。
然而,对于情绪的准确识别和分析一直是一项具有挑战性的任务。
幸运的是,随着人工智能和计算机视觉的快速发展,基于人脸表情识别技术的情绪识别与分析模型成为可能。
基于人脸表情识别技术的情绪识别与分析模型可以通过分析人脸表情来判断一个人的情绪状态。
这项技术依赖于计算机对人脸表情进行感知和处理的能力。
目前,这一技术主要通过深度学习方法来实现。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,它可以自动从大量数据中学习和提取特征。
在基于人脸表情识别技术的情绪识别与分析模型研究中,最常用的算法是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。
CNN是一种专门用于图像识别任务的神经网络架构,它能够有效地学习和提取图像中的特征。
通过在CNN中引入适当的损失函数和训练策略,我们可以训练模型来识别不同的情绪状态,如愤怒、快乐、悲伤等。
在进行情绪识别与分析时,首先需要对人脸图像进行预处理。
预处理的主要目标是加强图像中的人脸特征,并减少噪声的干扰。
预处理方法包括图像灰度化、直方图均衡化、人脸检测和对齐等。
通过预处理,可以提高情绪识别模型的性能和准确率。
在训练模型时,我们需要准备一个大规模的情绪标记数据集。
这个数据集应该包含各种情绪状态的人脸图像,并对这些图像进行情绪标记。
可以通过人工标注或者自动标注的方法来得到情绪标记。
通过使用这个数据集,我们可以训练模型来学习人脸表情与情绪状态之间的对应关系。
然后,我们可以使用已经训练好的模型来进行情绪识别与分析任务。
对于给定的一张人脸图像,我们可以通过模型来预测出该人的情绪状态。
预测结果可以是具体的情绪类别,也可以是对各种情绪状态的判断概率。
通过分析这些结果,我们可以了解人的情绪状态,并作出相应的反应。
除了情绪识别与分析,基于人脸表情识别技术还可以应用于其他领域。
《计算机视觉》教学课件 第11章1-人脸检测、识别与表情识别1

• 自行构造人脸数据库和测试集
2024/7/13
6
项目任务
➢基于ResNet进行表情识别
➢使用Kaggle ICML表情数据集
• 包含35,887张48*48大小的表情灰度图片,共计七种类别:愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、
惊讶和中性,并被保存在csv文件中(保存的是像素值)
MTCNN)
• 将人脸区域检测与人脸关键点检测放在一
起
• 这三个级联的网络
• P-Net生成候选框
• R-Net高精度候选框过滤选择
• O-Net生成最终候选框与人脸关键点
• 图像金字塔、非极大抑制
2024/7/13
13
知识链接-MTCNN
• P-Net,R-Net和O-Net的体系结构
• “MP”表示最大池化,“Conv”表示卷积
2024/7/13
18
知识链接-FaceNet
• Batch normalization 批归一化
• 对每层输出进行归一化处理
• 假设一个batch中有m个样本,在某一层的输出分别是 {1 , 2 , … , }, 可能是一维向量,
也可能是二维特征图
2024/7/13
19
知识链接-FaceNet
• 有三张图片参与计算
• 使得提取出来的特征,在相似图片上距离相近,不同图片上距离远
min
anchor
2024/7/13
positive
anchor negative
16
知识链接-FaceNet
2024/7/13
17
知识链接-FaceNet
• Batch normalization 批归一化
人脸表情分析算法的设计与性能评估

人脸表情分析算法的设计与性能评估人脸表情分析算法是计算机视觉领域中的一项重要研究内容,它能够通过对人脸图像或视频进行分析,从而获取人的表情信息。
该算法在人机交互、情感识别、虚拟现实等领域具有广泛的应用价值。
本文将介绍人脸表情分析算法的设计原理和性能评估方法。
一、人脸表情分析算法的设计原理人脸表情分析算法的设计原理通常包括以下几个关键步骤:1. 人脸检测与定位:首先需要使用人脸检测算法对输入图像或视频帧进行检测和定位,以确定人脸的位置和大小。
2. 特征提取:在人脸定位的基础上,需要提取出能够描述表情信息的特征。
常用的特征提取方法包括基于统计的方法、基于图像纹理的方法以及基于深度学习的方法。
- 基于统计的方法:通过统计人脸图像中的亮度、颜色直方图等统计信息,来提取特征。
- 基于图像纹理的方法:通过提取人脸图像中的纹理特征,如纹理梯度、局部二值模式等来描述表情信息。
- 基于深度学习的方法:借助深度神经网络,通过训练大量的样本数据来提取人脸表情的特征。
3. 表情分类:在特征提取的基础上,需要建立分类模型来对不同的表情进行分类。
常用的分类方法包括支持向量机、随机森林、深度神经网络等。
4. 表情输出:根据分类结果,将对应的表情输出,可以是文字描述、图像或视频播放等形式,用于人机交互或其他应用场景。
二、性能评估方法为了评估人脸表情分析算法的性能,需要考虑以下几个评估指标:1. 准确率:准确率是指算法在分类任务中正确分类的样本数量与总样本数量之比。
通过计算准确率,可以评估算法对于不同表情的识别率。
2. 召回率:召回率是指算法正确分类的正样本数量与总正样本数量之比。
召回率可以评估算法对于某一类表情的识别能力。
3. F1值:F1值综合考虑了准确率和召回率,是准确率和召回率的调和平均值。
F1值能够综合评估算法的分类性能。
4. ROC曲线和AUC值:ROC曲线是以真阳率(TPR)为纵轴,假阳率(FPR)为横轴绘制的二分类算法评估曲线。
毕业设计-人脸识别系统设计【范本模板】

第一章前言第一节课题背景一课题的来源随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长,生物统计识别技术得到了新的重视。
目前,微电子和视觉系统方面取得的新进展,使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。
而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一,人脸识别技术是一项近年来兴起的,但不大为人所知的新技术。
人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用:警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片,输入到电脑中,与警方数据库中的资料进行比对,并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。
这并非虚构的情节。
在国外,人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内,对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代,目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域.二人脸识别技术的研究意义1、富有挑战性的课题人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一,同时也具有较为广泛的应用意义。
人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域,它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容.如今,虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果,但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题,因为人脸五官的分布是非常相似的,而且人脸本身又是一个柔性物体,表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。
如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。
2、面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术在人脸检测的基础上,面部关键特征检测试图检测人脸上的主要的面部特征点的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形状信息。
灰度积分投影曲线分析、模板匹配、可变形模板、Hough变换、Snake算子、基于Gabor小波变换的弹性图匹配技术、主动性状模型和主动外观模型是常用的方法。
可变形模板的主要思想是根据待检测人脸特征的先验的形状信息,定义一个参数描述的形状模型,该模型的参数反映了对应特征形状的可变部分,如位置、大小、角度等,它们最终通过模型与图像的边缘、峰、谷和灰度分布特性的动态地交互适应来得以修正。
真实感人脸的形状与表情空间

动 获 取 , 样 自动 检 测 获 取 的 特征 曲线 可 用 于 降 低 三 维 形 状 描 述 的 维 数 , 时 完 整 的 面 部 几 何 形 状 通 过 径 向基 函 数 这 同
插 值 得 到 . 中性 人 脸 和 表情 人 脸 模 型 上 所 作 的一 致 参 数 化 为 许 多 应 用 提 供 了平 台 , 形 状 渐 变 , 理 迁 移 和 表 情 在 如 纹 迁 移 . 虑 到 自动 提 取 的 特 征 曲 线 和 二 维 线 画 卡 通 人 脸 的相 似 性 , 用 迭 代 优 化 算 法 实 现 二 维 线 画 卡 通 人 脸 姿 态 到 考 使 三 维 真 实 人脸 模 型 的 迁 移 .
a o tc l xta t d fo e r s in ma swih a d e e to lo ih .S c e t r u v sa e u e ut ma ial e r c e r m xp e so p t n e ged t ci n ag rt m y u h f a u ec r e r s d t e u e he i nso lt o t s p s a e The o ss e t a a t rz t i n u r l a e a d o r d c t d me inaiy f he ha e p c . c n it n p r me e ia i on n e ta f c s n
关 键 词 扫 描 模 型 ; 板 拟 和 ; 应 建 立 ; 移 ; 状 融 合 模 对 迁 形 中图 法分 类 号 TP 9 . 1 3 1 4
S a e a p e s o pa e o a i tc H u a c s h p nd Ex r s i n S c f Re ls i m n Fa e
- 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)。
第3章人脸表情空间模型3.1引言人脸面部表情与人们情感表达的关系十分密切。
心理学家认为,情感表达=7%语言+38%声音巧5%面部表情。
情感是瞬变的心理、生理现象,它代表机体对不断变化的环境所采取的适应模式[R.J.Davidson 1999],是一种因所处环境而由主观冲动引起的强烈的心理、生理状态,可以引起语音、表情以及行为上的表现。
虽然心理学家己经做了大量工作来研究情感的机理,但是目前还没有一个被广泛认同的情感理论,在不同的研究中由于研究方法和目的的不同,情感机理有不同的表达形式。
究竟什么是情感?在中英文词典中“情感”及其相关词语的解释是这样的:情感,“对外界刺激肯定或否定的心理反应,如喜欢、愤怒、悲伤、恐惧、爱慕、厌恶等”。
《现代汉语词典》感情,“对外界刺激的比较强烈的心理反应”。
《现代汉语词典》情绪,“人从事某种活动时产生的兴奋心理状态”。
《现代汉语词典》Emotion,“strong feeling if any kind: Love,joy,hate,fear and grief are emotions.”《牛津高阶英汉双解词典》情感是说话人因所处环境而引起的心理、生理状态的反映,Klaus K.R.[K.R.seherer2004]认为情感不同于情绪(moods)、立场(interpersonal stances)、态度(attitude)和性情(affect dispositions),虽然他们之间不是绝对的独立。
通常,情感和态度容易混淆,根据Ohala [J.J.Ohala1996]的理解,两者有本质的差别,态度反映说话者在对话中的目的,而情感只是说话人所处环境和心理状态的反映。
态度更多是一种主动的感情色彩,而情感是被动的。
因此我们所研究的情感主要包括愤怒、悲伤、欢快、恐惧、羞耻、骄傲、兴高采烈,绝望等。
Comelius[elius2000]从心理学角度将情感分为六种:happiness,sadness,fear,disgust,anger以及surprise。
其中anger经常被扩展为hot anger和cold anger,hot anger是指“怒发冲冠”的怒,而cold anger是指恶狠狠的冷怒。
在表达感情状态的强烈程度方面,Klaus K.R.[K.R.scherer2004]引用心理学中高低唤醒度的概念。
高唤醒(high arousal)指使得发音人投入大量感情的,在对感情的表现上更加丰富的一种情感语音方式,而低唤醒(low arousal)是并没有涉及太多感情在发音中的,对情感的表现不是非常激烈。
每种情感都有一定的唤醒度范围,比如hot anger的唤醒度普遍较高,而ashamed和sad的唤醒度就普遍较低。
人脸表情方面的研究选择的多是比较典型的情感状态。
比如P.Ekman[P.Ekman1975]把表情划分为愤怒,高兴,惊讶,悲伤,恐惧,厌恶等六类(如图1-3)。
可见,字典定义代表了“情感”的最一般的意义范畴,已经有许多西方学者就情感的准确定义展开了讨论,一般认为情感是人与人之间相互交流的信息,由思想和外部事件引起的行为、生理变化和主观体验组成。
在文献[P.R.Kleinginna1981]中,作者总结了100多位学者对于情感的定义。
这些定义通常是复杂的、抽象的,这也从一个侧面反映出给出情感准确定义的难度。
既然情感是人与人之间相互交流的信息,那么情感是如何交流的呢?情感就像思想一样,通过表情、语言、手势、音乐、行为以及其他创造性的方式来交流。
情感交流在物质的世界通过感觉来进行的,无论消息是否是通过声波、可见的动作或者像生理传感器这样的媒介设备来传播。
情感能通过能容易控制的方式自觉表达或者在没有意识到的时候不知不觉地表达。
有些情感能被大家看到例如微笑,有些只有近距离身体接触的人才感觉到例如你镇定的握手。
情感还可以通过行为来交流,例如亲密的动作。
因为情感状态是内在的,并包含生理和心理的变化。
任何人都不能完全识别所有情感状态。
这样只能获得情感状态的一些可观测的东西,如表情、行为等等。
假设这些功能的观测可靠的话,那么潜在的情感状态就可以推断出来。
因此人们交流情感时,通过表情和行为的观察,和情感产生环境的前提来推断情感状态。
综上所述,对于情感的认识仅有有限的一致,很难给出情感的准确定义。
因此,众多学者从另一个角度出发,研究情感空间的表现形式,或情感的分类。
3.2情感空间模型要研究人脸表情的情感状态,首先需要根据某些特性标准对人脸表情情感做一个有效合理的分类,然后在不同类别的基础上研究特征参数的性质。
当前学术界关于什么是情感并没有一个十分统一的认识,也没有一个定性定量的测量评价标准,所以对于情感的分类实际上是一个见仁见智的问题,具体怎么分是由研究的特定目的决定的。
理想的状态是对情感做一个数学意义上的划分,但这在目前又是不可行的,所以很大程度上,情感的分类的粒度、精确度以及它的覆盖程度都很大程度上影响整个研究的结果。
目前,有代表性的情感理论主要有两种:离散情感空间理论和连续情感空间理论[Rosalind W. Picard 1998]。
前者把情感划分为类别数在4到8之间的若干个类别[P.Ekman1975],该理论使用上比较方便,也易于理解;然而,将人的情感和人脸表情简单归类的做法并不是很恰当。
研究表明,实际中的许多表情往往表现出两种或两种以上的情感特征。
与前者不同的是,后者认为情感空间是一个连续空间[Xuecheng Jin2005,C.smith1997],从感知的角度来看,该理论比较切合实际情况,但已有的相关工作并没有对人脸表情所对应的情感状态的空间表示方式做出更多有实质意义的表述[A.Kappas 2003],这给实际应用留下了很多亟待解决的问题。
3.2.1情感空间的离散性国外有研究人员将情感分为46种,但是这样不论在人脸数据采集还是在对采集的人脸图像数据情感的界定和图像数据分析上都会带来很大的麻烦和不确定性。
因为一般的人和观察者对表情中情感的灵敏度、分辨率是达不到这个级别的,那么研究的结果会有很大的不确定性。
国内许多学者将情感分为高兴、愤怒、惊讶、悲伤四种进行相关研究[赵力2004;Zhao L.2004],或者分为高兴、愤怒、恐惧、悲伤[Yuan J.2002;Tao J.2005]。
这种四情感模型的好处是增大了情感的粒度,容易区分辨别,能有效提高实验的准确程度。
当然,这种四情感模型的表现力是有限的,某些情感就不能很好地被归结到上述四种情感中。
在大多数过去的研究方法中,研究者都用日常语言标签来标识和分类情感。
比如:恐惧、愤怒和欢快等。
根据情感的纯度和原始度,情感可分为两大类:基本情感和派生情感,这就是基本情感论。
基本情感论认为情感在发生上有原型形式,即存在着数种泛人类的基本情感类型,每种情感类型各有其独特的体验特性、生理唤醒模式和外显模式,其不同形式的组合形成了所有的人类情感[P. Ekman1992]。
对于有哪些基本情感则有不同的看法,最常被提到的是厌恶、愤怒、欢快、悲伤、恐惧等。
理论家对情感状态的分类有过长时间的争论,1960年Plutchik区分出不同的八种基本情感[R.Plutchik 1960]:恐惧、愤怒、悲伤、高兴、厌恶、惊奇、容忍和期盼。
1962年Tomkins 提出有八种基本情感:恐惧、愤怒、痛苦、高兴、厌恶、惊奇、关心、羞愧。
再近些时候,Ortony、Clore和Collin于1988年汇总了基本情感的清单。
在这些清单中,有四种情感最普遍(合并类似的,比如欢乐和高兴),他们是恐惧、愤怒、悲伤和高兴。
其次的两种情感是厌恶和惊奇,除了这六种,清单就有了分歧。
这些年来,很多研究者提出的基本情感从两种到二十种不等[丁永兴2003]。
基本情感可以通过多种方式来定义。
Paul Ekman给出的定义最彻底[P.Ekman1982],他将基本情感和对应的有特色的、普遍的面部表情以及八种其他属性联系起来。
用这个标准,Ekman提出了六种基本情感:恐惧、愤怒、悲伤、高兴、厌恶和惊奇。
还能通过分析有情感的语句推理得出基本情感。
Johnson-Laird和Oatley用590个英文短语来描述情感,总结出单词对应五种情感:恐惧、愤怒、悲伤、高兴和厌恶中的一种或几种。
综上所述,基本情感的辩论将在情感理论著作中长期存在。
一些情感普遍存在,而其他的则和文化细节有关。
大部分观点则认为基本情感包括:恐惧(fear)、愤怒(anger)、欢快(joy)、悲伤(sadness)和厌恶(disgust)。
从个体发展的角度来看,主要情感的产生是有机体自然成熟的结果。
从生物进化的观点看,基本情感是适应和进化的产物,也是适应和进化的手段,比如,恐惧是警告同类有危险出现。
基本情感通常有特殊的表现,比如面部表情通常可以作为区分基本情感的依据。
许多研究实验证明[P.Ekman1982;孟昭兰1989;R.W.Levenson 1992],各基本情感存在着泛人类的特定生理唤醒模式,即不管人们的文化差异,其基本情感的表现都是一致的。
派生情感由基本情感变化或混合得到,就像三元色混合原理一样。
这类情感的生成理论也叫情感的调色板理论[R.Cowie 2003]。
派生情感包括自豪(欢快的一种变化形式)、感激(欢快的一种派生形式)等等。
用标签法将情感分成离散的类别这样的模型中,除了前面介绍的将情感分为基本情感和派生情感,还有其他一些分类方法。
例如,Fox提出的三级情感模型[R.Cowie 2001],是按照情感中表现的主动和被动的程度将情感分成不同的等级,如表3-1所示。
等级越低,分类越粗糙,等级越高,分类越精细。
表3-1Fox的情感三级分类模型3.2.2情感空间的连续性情感离散类别模型本质上就是认为存在彼此独立的、具有人类普遍性的基本情感类型。
一直以来研究情感的途径的还有另外一条,那就是采用维度空间来表示复杂的情感类别,这就是维度论。
维度论认为几个维度组成的空间包括了人类所有的情感。
维度论把不同的情感看作是逐渐的、平滑的转变,不同情感之间的相似性和差异性是根据彼此在维度空间中的距离来显示的。
最近20年,情感维度论得到了许多学者的青睐,但是对采用哪些维度也有许多的争论。
最广为接受的维度模式是如下两个维度组成的Activation-Evaluation二维空间: (l)评估度(Evaluation)或快乐度(Pleasure),其理论基础是正负情感的分离激活,这得到了许多研究的证明。
(2)激活度(Activation)或唤醒度(Arousal),指与情感状态联系的机体能量激活的程度。
目前研究已经倾向于把激活纬度和综合生理唤醒或者情感体验的强度相联系。