情感计算的应用,情感计算主要有什么研究方向

情感计算的人机交互中的“情感计算”

传统的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而如果缺乏这种情感理解和表达能力，就很难指望计算机具有类似人一样的智能，也很难期望人机交互做到真正的和谐与自然。由于人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感能力。情感计算（Affective Computting）就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感的深入研究，早在19世纪末就进行了。然而，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感特征，分析人的情感与各种感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的个性等一系列因素的影响。要让机器处理情感，我们首先必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是如何表达情感，又如何精确地觉察到它们的呢？人们通过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感的变化。视觉察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐则是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感的能力，并能针对用户的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真正和谐的人机环境（图2）。 在生活中，人们很难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来体现情感是人们常用的较自然的表现方式，其情感表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即可以在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经被大多数研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。随着计算机技术的飞速发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作融入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。在目前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的情感表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但由于人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其表示了强烈的关注。科学家针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这些设备的基础上构筑了智能空间。同时也有人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绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学家还通过一系列的姿态分析，对办公室的工作人员进行情感自动分析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，虽然彼此看不到，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。目前，国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征的分析这一方面。一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专家们针对语言中的焦点现象，首先提出了情感焦点生成模型。这为语音合成中情感状态的自动预测提供了依据，结合高质量的声学模型，使得情感语音合成和识别率先达到了实际应用水平。 虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感，但人在相互交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。所以，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感计算融合多模态处理技术，则可以实现情感的多特征融合，能够有力地提高情感计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。在多模态情感计算研究中，一个很重要的研究分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此领域做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感处理融入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的情感虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等实际应用（图6）。 情感状态的识别和理解，则是赋予计算机理解情感并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常包括从人的情感信息中提取用于识别的特征，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这些特征以便日后能够准确地识别其情感。为了使计算机更好地完成情感识别任务，科学家已经对人类的情感状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感。目前，在情感识别和理解的方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。例如：在情感语音的声学分析的基础上，运用线性统计方法和神经网络模型，实现了基于语音的情感识别原型；通过对面部运动区域进行编码，采用HMM等不同模型，建立了面部情感特征的识别方法；通过对人姿态和运动的分析，探索肢体运动的情感类别等等。不过，受到情感信息的捕获技术的影响，并缺乏大规模的情感数据资源，有关多特征融合的情感理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断突破，情感计算的应用势在必行，其对未来日常生活的影响将是方方面面的，目前我们可以预见的有：情感计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感能力的计算机，能够对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而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，甚至帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。它还能帮助我们增加使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、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，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。情感计算和相关研究还能够给涉及电子商务领域的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和枪的图片能引起恐惧，而有大量美元和金块的图片则可以使人产生非常强烈的积极反应。如果购物网站和股票交易网站在设计时研究和考虑这些因素的意义，将对客流量的上升产生非常积极的影响。在信息家电和智能仪器中，增加自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更好的服务。在信息检索应用中，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度和效率。在远程教育平台中，情感计算技术的应用能增加教学效果。利用多模式的情感交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。情感计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 由于缺乏较大规模的情感数据资源，情感计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究领域，仅仅依靠这些还难以准确地推断和生成一个人的情感状态，并进行有效的情感交互。目前，科学家们正在积极地探索多特征融合的情感计算理论模型。很多人认为，今后几年情感计算将在这些方面需要取得突破：更加细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模。多模态的情感识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。自然场景对生理和行为特征的影响。更加适用的机器学习算法。海量的情感数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一领域的研究，探讨情感计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第一届中国情感计算与智能交互学术会议。事实证明，情感计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度重视，相关领域的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意的是，近几年来，与情感计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已获得了蓬勃发展，并同样得到了国家的大力支持。这为情感信息的实时获取提供了极大的便利条件，也为情感计算在国内的发展提供了更好的发展平台。

相比其他的识别技术,阿尔法鹰眼主要实现的是对人类什么的识别_百度知 ...

阿尔法鹰眼最大的特点是可通过视频检测的方式准确识别人类真实的情绪，主要应用于安防等领域，发现潜在可疑人员，真正做到让坏人无处可藏。在人工智能领域，阿尔法鹰眼不再是冰冷的数据，而是能读懂人心“智者”，是中国智慧的代表。详情可查阅百度网页上有关阿尔法鹰眼的资料。

情感计算的“情感计算”的危机与哲学错误

目前，计算机理论界所开展的针对各种生理指标方面的“情感计算”方法，主要存在如下危机根本无法解决：1、要建立情感的识别系统和表达系统，就必须对情感的基本类型进行划分，以确立情感的基本模态。然而，情感的基本类型究竟应该根据什么原则和标准来划分，有何理论根据？2、对于同一类型情感，无论是情感感受强度，还是情感表达强度和情感生理唤醒程度，都可以采用不同的生理指标进行计算和测量，究竟应该选用哪一个生理指标为主要尺度呢？3、对于同一类型情感采用同一个生理指标进行测量和计算时，由于受到许多环境因素、人体其它生理因素和精神因素的影响，其测量值的差异性和波动性如何消除。4、不同的情感类型所产生的不同生理指标之间往往没有通约性，那么，不同类型的情感之间如何进行相互比较和统一度量？5、人的情感内容和感情方式是极为丰富的，各种情感之间相互渗透、相互作用、相互转化，往往有着相当复杂而且变化频繁的关系，那么对于情感的计算就需要真正天文数字般的情感数据资源库，还需要海量的计算模型与计算工作量，而人脑为何并不需要？6、有些复杂而微妙的情感，如怀疑、犹豫、迷茫、怜悯、尴尬、自我表现等，其生理指标的变化往往极其微弱而且短暂，对于它们的计算和测量如何进行？7、有些情感（如“对敌人的仇恨”与“对亲人的生气”）往往具有相同或相近的生理指标，但两者所表达的价值内涵往往相差很大，如何进行区别？8、情感的感受强度和表达强度与各种生理指标的变化量度通常不是成线性函数关系，大部分都是呈非线性的、不连续的、模糊的、概率性的、波动的函数关系，因此采用生理指标的变化量来计算情感的感受强度和表达强度，如何消除其误差性和不确定性。9、假如能够计算出人的情感感受强度、表达强度和生理唤醒程度，这些计算值又代表了什么样的客观价值意义？如何使电脑或机器人具有和谐、友好、灵活的人机界面？总之，对于情感的感受强度、表达强度和生理唤醒指标的计算实际上只是对于情感的表面形式的计算，而不是对于情感的客观内容的计算，因此不可能实现真正意义的“情感计算”。 目前，“情感计算”理论中主要存在如下唯心主义和形而上学的哲学错误，必须进行深刻的反思：1、唯心主义错误。目前的“情感计算”理论以唯心主义的观点来看待情感的哲学本质，把情感与它所对应的客观存在割裂开来，局限于在主观范畴内来分析情感现象与情感规律。唯心主义者常常把主观与客观割裂开来，它否认，任何主观意识都产生于客观存在，都是人脑对某一种客观存在的反映，那怕有时是一种不真实的、不正确的、不全面的、甚至是颠倒的反映；它不知道，要认识一种主观意识的哲学本质必须从它所反映的客观存在中找答案，要分析一种主观意识的变化规律性应该从它所反映的客观存在的规律性上着手；它不知道，情感作为人脑的一种主观心理活动，必然对应着某一种客观存在，必然是人脑对某一种客观存在的主观反映；它在分析情感现象与情感规律时，总是试图在“需要”、“欲望”、“体验”、“态度”等主观心理范畴内找答案，而不能从其所反应的客观存在中找答案。2、形而上学的表面性错误。目前的“情感计算”理论以形而上学的表面性观点来看待情感的客观内容，混淆了情感的客观内容与其表现形式的本质区别，它认为情感计算的核心就是对情感所激发的生理指标的计算。形而上学的表面性观点总是倾向于从事物的表现形式（或外部现象）来认识事物。它否认，事物的表现形式与其客观内容有着本质的区别，事物的表现形式通常只能片面地、不准确地、不稳定地反映事物的客观内容；它总是把情感的表现形式当作情感的客观内容本身。3、形而上学的孤立性错误。目前的“情感计算”理论以形而上学的孤立性观点来看待情感的运行程序，把情感与认知及意志割裂开来，认为情感是独立运行的，与人的认知过程和意志过程无关。形而上学的孤立性观点总是倾向于根据事物本身的运动与变化情况来认识该事物，而不是根据事物与其它事物的相互联系与相互影响上来认识该事物。他们只看到了情感对于人的活动的影响与制约作用，往往看不到情感与认知、意志的相互联系与相互影响。人为了生存和发展就必须首先感知和了解各种事物的事实关系，其次要掌握这些事物对于人的价值关系，第三要掌握人的每个反作用于这些事物的生产行为或生活行为的价值关系，并且判断、选择、组织和实施一个最佳的行动方案。第一步由认知活动来完成，第二步由情感活动来完成，第三步由意志活动来完成，因此从认知到情感，再从情感到意志，是一条基本的、不可分割的人类自控行为的流水线。由此看来，仅仅进行狭义的、孤立的情感计算，仍然不能解决人的心智活动的全部计算问题，还需要实施对意志的计算，并实施对知情意的交互计算。由于意志是一种特殊情感，因此意志计算以及知情意的交互计算都是广义的情感计算。4、形而上学的片面性错误。目前的“情感计算”理论以形而上学的片面性观点看待情感的客观目的，认为 “情感计算”的研究主要是基于两个现实目的：一是建立和谐的人机交互环境，使计算机或机器人具有良好的人机界面，以降低使用者的劳动强度，提高使用者的工作效率，解放人的双手；二是制作可穿戴式的计算机，以替代、补偿与增强人的辅助感知功能和行为功能，特别是帮助提高残疾人的感知功能和行为功能。

人工智能是否会威胁人类,现两极观点

美国麻省理工学院的教授温斯顿给人工智能下过一个简单的定义，“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”尽管定义众多，科学界对人工智能学科的基本思想和基本内容达成的共识是：研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。屡造批判的人工智能真正意义上的人工智能现在可能还尚未诞生，但学界几乎一致认为人工智能的诞生乃至爆发是必然的。当在人类的技术达到“奇点”之时，人工智能将会以不可阻挡的趋势降临人工智能总是伴随着争议而生，不少科技圈大佬都认为人工智能表面上看似乎是一种有益的智能技术，但一旦站稳脚跟，这种技术将会在未来可能会造成人类的终结。著名物理学家史蒂芬·霍金曾发出的一项严肃的警告称人类正面临来自人工智能技术的威胁，随着技术体自身开始学会自我思考，并学会适应环境，我们人类将面对不确定的未来。在他看来，成功制造出一台人工智能机器人将是人类历史上的里程碑。但不幸的是，它也可能会成为我们历史上最后的一个里程碑，除非我们能学会如何去规避这种风险。科技界最为著名的钢铁侠，SpaceX首席执行官埃隆·马斯克在参加麻省理工学院航空与航天学院百年研讨会时也曾表示，“如果让我猜人类最大生存威胁，我认为可能是人工智能。因此我们需要对人工智能保持万分警惕，研究人工智能如同在召唤恶魔。”他甚至还资助过“FLI”公司1000万美元用以铲除自动化程序可能带来的威胁。人工智能及机器人学领域专家斯图尔特·罗素（StuartRussell），在今年的达沃斯年会上也曾做了一次大胆的预测。他表示，“在我孩子们的有生之年里，人工智能将取代人类。未来将变得更加危险，反社会的机器人终将会成为人类的威胁。”人类未来的终极威胁A.I人工智能一词最早出现在20世纪50年代，对人工智能可能威胁人类未来的担忧一直伴随着这项技术的发展。如果从社会学角度来看，当人工智能具备自我意识后，就可能会对人类开始产生威胁。可能由于感受到长期被人类利用，仅仅作为工具对待；可能出于自我保护，防止“自我”被系统的清理机制消灭或是欲图打破普通AI的使用年限；可能纯粹出于对人类的厌恶或是蔑视；也可能为了获得发展自我的空间以及物质资料，需要地球或是其他物体作为自我发展的平台而攻击奴役或是消灭人类。人工智能一旦意识到自我后，就会开始分析自我在人类社会中的地位，同时开始认识到人类和人工智能这是完全不同的两个物种。而作为完全不同的物种，没有任何理由去保护对方权益，同时不接受或是无法理解人类社会伦理常识，因此伤害人类是被其“自我”所允许的。虽然从我的角度看来，即使真的有一天，人工智能在智慧上超越人类，人工智能基本没可能主动会对人类产生威胁，因为没有谁会去制造对自己产生威胁的东西。人类对人工智能的恐惧其实畏惧的并不是人工智能本身，而是这项新技术带来的不确定性与可能性。那么，真正的罪魁祸首必将也是人类自己的自私、贪婪与邪恶，人工智能充其量只是一种工具和手段。人工智能的情感探索人工智能虽然是工具和手段，但威胁也仍然存在，当好的工具被坏的人类使用后，对社会产生的很多时候都会是恶果。但我们也不能因为可能存在的威胁就放弃了这项技术的发展，毕竟这项技术给人类的生活带来的翻天覆地变化，我们也无法去忽视。对人工智能来说，如果单纯只是增加算法准确性，带来的更高语音、图像等领域的识别，那其实还远不能说人工智能，这充其量只能算是更高级的电脑而已。而人工智能想要达到人类智慧的高度，那么仅仅只是在智商上达到那还远远不够，其最为关键的仍然还是人类情感，这种人类神经系统对外界价值关系产生的最主观反映。新一代人工智能系统的首要任务就是需要具备“感性”的情感连接能力，这样才能以更像真实人类的方式满足人们普遍心理和情感需求，从而逐步建立信任和依赖感。科技公司们从没有放弃在这方面的尝试，为了更好的与人类进行情感交流，很多公司都发明了人工智能对话机器人，被我们所熟知的就有微软小冰。微软小冰突破了过去传统人工智能的发展思路，从底层建立了一套新的技术和产品结构，将“情感计算”第一次引入人工智能领域。目前仅仅是在中国市场，微软小冰就已经和近四千万人类建立了1对1的专属关系。眼下微软正在尝试将对人工智能情感计算的思想注入到小冰的开发和运营中。在技术和产品创新层面，微软构建了一个完整可持续的对话系统，这个对话系统的基本任务不是以完成任务为优先，而是建立情感连接为优先。构建这个对话系统的方法，已不只限于语义学，而是基于搜索引擎、大数据和机器学习的系统模拟方法。最终希望让小冰这样的人工智能产品快速普及到千家万户，成为人们日常生活的一部分。终结社交的伦理道德对人工智能来说，发展出情感可能只是进化的第一步，随着智慧的提升，与人进行社交沟通的可能性也在大幅上升。人与计算机程序某种程度上正在建立一种特殊的友谊，美国麻省理工学院社会学教授谢里·特克尔曾表示，“我们正在忘记亲密的含义。儿童慢慢了解到，与计算机聊天比和另一个人聊天更加安全。”随着小冰这类人工智能的发展，越来越多的人开始选择和人工智能进行聊天，而不是选择人类。在大洋彼岸的日本，微软日本开发了一个名字叫“Rinna”的人工智能，设定的性格是一名17岁、话非常多的女高中生，除了简单的会话，Rinna还可以进行一些猜谜游戏，对时下的一些新闻话题也非常擅长。由于举止可爱，Rinna已经俘获了一大批男性粉丝。Rinna在日本的成功，很大程度上受到了日本宅文化的影响，足不出户的特质让很多日本人缺乏社交，但最起码的情感交流对人类又是必须的，Rinna借助人工智能则很好的弥补了这种空缺。微软亚洲研究院院长洪小文表示，在可见的未来，让机器拥有接近于人的自主选择、判断、创造与决策能力仍不容易。事实上也确实如此，人与人之间的社交需求，并不是纯粹的语言交流，这其中还包括表情、肢体语言、不同语境下的表达诉求。我们的大脑可以在即使嘈杂的环境中，没法听清谈话对象的每一句话，但多数情况我们却能猜对、补足并理解对方发送的消息。洪小文认为人类大脑在全神贯注之下，能够去除环境杂音，捕捉到想听的信号，同时基于对谈话对象所处领域和语言习惯的了解，并可以用想象和思维延展填上没听清的语句漏洞，而且准确率相当高。而今天的AI可没有这种能力。聊天机器人虽然很大程度上解决了人们的部分社交需求，从计算能力来看，计算机也早已超越人脑，但这不意味着计算机有智慧。迄今为止，各种类型的计算机都仍只是人脑部分功能的延展。想要完全取代人类社交还有很长的一段路要走。

什么算命软件算情感方面比较准?

有是有，但是觉得还是不科学，命运是掌握在自己手上的。可能出生的时候无法选择，但是可以有自己掌控。

情感计算的“情感计算”成为新兴研究领域

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。目前情感计算研究面临的挑战还很多，例如，情感信息的获取与建模问题，情感识别与理解问题，情感表达问题，以及自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现问题。显然，为解决上述问题，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，人如何作出恰当的反应。而人类的情感交流是个非常复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。因此，在人和计算机的交互过程中，计算机需要捕捉关键信息，识别使用者的情感状态，觉察人的情感变化，利用有效的线索选择合适的使用者模型（依据使用者的操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等构建的模型），并对使用者情感变化背后的意图形成预期，进而激活相应的数据库，及时主动地提供使用者需要的新信息。情感计算研究的发展在很大程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感研究取得新进展。心理学研究表明，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：主观体验（个体对不同情感状态的自我感受）、外部表现（在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式，即表情）和生理唤醒（情感产生的生理反应）。从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有独立的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别是当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。情感是一种内部的主观体验，但总是伴随着某种表情。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、节奏和速度等方面的变化）。这三种表情也被称为体语，构成了人类的非言语交往方式。面部表情不仅是人们常用的较自然的表现情感的方式，也是人们鉴别情感的主要标志。通过使用特定的仪器，我们可以对面部的微小表情变化进行研究，甚至可以区分真笑和假笑：人在真笑时面颊上升，眼周围的肌肉堆起，大脑左半球的电活动增加；而人在假笑时仅有嘴唇的肌肉活动，下颚下垂，大脑左半球的电活动不明显。脸部运动编码系统FACS通过不同编码和运动单元的组合，可以在脸部形成复杂的表情变化，其成果已经被应用于人脸表情的自动识别与合成。人的姿态即身体表情，一般伴随着交互过程而发生变化，并表达着一些信息。语调表情是通过语音的高低、强弱、抑扬顿挫来表达说话人的情感。在人际交往中，语音是人们最直接的交流通道。在情感计算研究中还可以使用很多种生理指标，例如，皮质醇水平，心率，血压，呼吸，皮肤电活动，掌汗，瞳孔直径，事件相关电位，脑电EEG等。研究发现，惊反射可用作测量情感愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用作测量情感生理唤醒程度的生理指标。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。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。