基于随机图的情感产生模型的研究

摘要

情感计算是人工智能和人机交互必不可少的部分，使计算机能够自己产生情感的能力是情感计算的一个重要方面。本文对三维虚拟人进行情感产生建模，并且通过三维人脸表情动画对情感进行显示，本文主要的研究内容主要有：
　　 (1) 根据情绪的相关理论，本文使用了PAD(Pleasure-Arousal-Dominance)三维情绪空间来在计算机中定义情感元素，这些情感元素主要包含上一时刻情绪，虚拟人心情状态，外部人的表情和外部语音等。
　　 (2) 在对情感产生建模阶段，本文首先讨论了情绪、心情和个性的相互关系。在对各种情绪元素之间关系进行建模之后，使用了随机图模型来对情感产生进行建模，随机图模型是在考虑情感相互作用关系的情况下，通过CRBM(Continuous Restricted Boltzmann Machine)来对情绪产生建模的网络模型。模型的训练对情感建模也是一个重要的方面，在训练阶段，首先定义了网络输入的范围，然后通过心理学上的评估方法来从五百条候选训练样本中对训练集进行选取，对于选取的训练样本都能构造一个场景进行解释。模型训练完成后，计算机可以对外界反应产生由PAD空间描述的情绪。
　　 (3) 为了使情绪更加直观的表达，使用了逼真的三维虚拟人头的表情来显示情绪生成结果。在构造三维面部表情方面，首先使用了FaceGen来构造三维人脸表情数据，然后通过编程实现三维表情动画。另外使用了竞争神经网络将产生的PAD情绪映射到由基本情绪对应的表情和表情强度构成的表情空间中。
　　 最后，在VC++平台下实现了虚拟人情感产生系统，这系统主要包括五个部分：模型训练、窗口初始化、外界刺激输入、情感产生结果和三维表情动画显示系统。使用计算机模拟结果，分析了心情和情绪衰减对情感产生的影响，实验结果显示了本模型基本合乎人类的情感产生机制的。