人情化

摘要： 阿尔瓦·阿尔托是芬兰杰出的建筑设计大师,以其人情化与地域性的建筑特点而名满全球。二战后,他自成一格的人情化建筑设计风格大大丰富了现代建筑的视野,在世界范围内产生了深远的影响。以人情化设计思想为研究对象,介绍阿尔瓦·阿尔托的设计理念的形成背景及其对芬兰建筑设计的推动作用。具体以阿尔瓦·阿尔托的实际建筑作品案例来进行探讨分析,解读人情化设计思想的精髓,并对阿尔瓦·阿尔托的设计理念在当今世界建筑设计中的发展现状进行反思和升华。

摘要： 学校建筑设计不仅影响教学活动的开展,也关系到人才培养质量.学校建筑设计具有文化内涵、教育思想、价值观、精神面貌等元素,是建筑美学与人文学校的良好结合体.建筑规划设计会给师生一种轻松愉悦的体验,能够给予师生艺术审美的舒适的感受.笔者主要论述学校建筑设计中建筑美学与人情化的融合情况.

摘要： 文章阐述了建筑美学与人情化在学校建筑设计中融入的必要性;说明了建筑美学与人情化在学校建筑设计中融入的要点与实例,包括学校建筑设计中建筑美学与人情化融入的要点、学校建筑设计中建筑美学与人情化融入的实例.

摘要： 随着时代的进步,我国建筑设计的标准越来越高,传统学校过于通俗的建筑设计已不再符合人们的审美标准.基于此,文章从学校建筑设计中建筑美学和人情化融合的要求入手,阐述了建筑美学和人情化有效融合的对策,并将深圳某小学作为研究对象,对其建筑设计中建筑美学和人情化的融合进行分析,以期为学校建筑设计人员提供理论帮助.

摘要： 随着经济社会的持续快速发展,学校建筑设计迎来了前所未有的重大发展机遇,如何采取有效方法与措施,切实优化建筑美学与人情化融合总体成效,成为业内广泛关注的焦点课题之一.基于此,本文首先介绍了学校建筑设计的基本内容,分析了建筑美学与人情化融合当重点考虑的因素.在探讨当前学校建筑设计现状及存在问题的基础上,结合相关实践经验,分别从明确融合设计目标等多个角度与方面,提出了学校建筑设计中建筑美学与人情化的融合策略,阐述了个人对此的几点浅见,望对学校建筑设计实践有所裨益.

摘要： 人情化的建筑空间是空间设计的最高境界,新世纪的建筑师应运用充满情感的语言去描绘建筑空间,创造出更多的富有人情味、充满生机、形象生动的建筑空间.

摘要： 本发明属于智能机器人技术领域，提供了一种基于机器人情绪状态的回复信息生成方法、装置。该方法包括获取机器人的情绪因子，根据机器人的当前心情状态、机器人对当前用户的熟悉度、机器人与当前用户的情感历史、机器人对当前环境的情感历史、当前用户情感状态，确定机器人情绪标签，通过机器人情绪标签指导生成回复信息，或通过上述情绪因子直接指导生成回复信息。本发明基于机器人情绪状态的回复信息生成方法、装置，能够结合真实的交互场景，指导回复信息的生成，实现多样化的人机交互过程。

摘要： 本申请提供一种机器人情感表达系统和方法，该系统包括：刺激接收模块、情感更新模块以及动作表达模块；刺激接收模块用于接收刺激，并向情感更新模块传递接收到的刺激；其中刺激由刺激参数来确定，刺激参数包括：第一情绪类别值、刺激强度值、和第一情绪衰减系数；情感更新模块用于根据接收到的刺激更新当前情感参数为更新后的情感参数，其中，情感参数包括用于模拟情绪的情绪参数、和/或用于模拟心境的心境参数，情绪参数包括：第二情绪类别值、情绪强度值、第二情绪衰减系数，心境参数包括：心境值；动作表达模块用于根据更新后的情感参数查询对应的动作表达，并对动作表达进行展现。通过上述的系统机器人可以模拟人类在游戏对弈中的真情实感。

摘要： 本发明公开了一种基于视频图像面部表情和语音的多模态老人情绪识别融合模型及其建立方法，包括如下步骤：Step1：收集老人面部表情图像作为面部表情训练数据，将面部表情训练数据经过Gabor锐化人脸纹理，得到纹理锐化后的Gabor图像，作为纹理锐化后的面部表情训练样本；Step2：获取纹理锐化后的面部表情训练样本，将改进卷积神经网络在纹理锐化后的面部表情训练样本上进行训练，得到图像情绪识别模型。本发明提供的技术方案，解决了老人面部纹理粗糙，语音频率过低的问题，并且有效的提高了老人情绪识别的准确率，有较强的推广价值。

摘要： 本发明涉及一种虚拟人情绪生成方法以及系统；所述生成方法通过采集模块记录用户与虚拟人交流过程中的声音音频，并从声音音频中提取多个特征以及特征值；进一步的，使用分类模块对多个特征以及特征值进行基于n项情绪的分类，并计算n项情绪中每一项的情绪能量；进一步的，获取虚拟人实时的情绪指数，根据实时的情绪指数获取对应的情绪反应函数，并计算情绪增量；该情绪反应函数用于反映基于当前情绪状况下，特定情绪能量能产生对情绪的影响效果；进一步的，根据情绪增量更新所述情绪参数后，驱动虚拟人的情绪发生相应变化。

摘要： 本发明提供了一种基于智能手环和热红外摄像机的驾驶人情绪识别方法及系统，驾驶人情绪识别方法包括如下步骤：获取不同情绪下驾驶人的皮电、心电和鼻尖温度生理参数；并对获得的生理数据进行数据处理与分析、进行特征指标的建立和特征提取，使得驾驶人的情绪特征更加明显，有效提高了识别的准确性；再将驾驶人不同情绪状态下的特征参数形成数据集，采用随机森林模型训练模型，从而实现对驾驶人情绪的准确识别；并基于上述的情绪识别，提供一种由智能手环和热红外摄像机为采集设备、上述模型为判定方法、车载设备或智能手机为预警输出的驾驶人情绪识别系统。

摘要： 本发明公开了一种基于驾驶人情绪和疲劳度分析的行车安全管理系统，本系统进行情绪识别和/或传感监测数据分析，并进行自动限速、控速和制动等操作控制车辆动作。本系统通过对驾驶人驾驶过程中的情绪和疲劳状态进行实时监测，并根据监测结果联动控制车辆的行驶状态和/或对驾驶人形成安全警告，从而实现从驾驶人角度保障各类车辆的交通安全。

摘要： 本发明公开了一种机器人情感分析方法、系统及机器人，该方法包括：获取待分析的图像数据；根据加速后的图像识别模型，对所述图像数据的目标区域进行定位，得到人体框；将所述人体框和所述图像数据输入至情感分析模型，以使所述情感分析模型对所述人体框和所述图像数据进行融合计算，得到第一情感分类结果；其中，所述情感分析模型包括：加速后的人体特征提取模型、加速后的场景特征提取模型以及加速后的融合分类模型；根据所述第一情感分类结果，控制机器人的人机交互行为。采用本发明实施例，部署情感分析模型的机器人能够准确、实时、迅速地识别出用户的情感信息，让机器人能够更好的理解人机交互中用户的对话意图，让用户获得更好的交流体验。

摘要： 本发明公开了一种基于体态识别的老年人情绪实时预测方法与系统。首先利用人体姿势神经网络提取出视频的人体姿势，把该人体姿势输入到高维特征神经网络提取出视频的高维特征，之后计算视频的情感特征，并把视频的高维特征与情感特征进行结合得到视频的组合特征，最后把视频的组合特征输入到情绪分类器来预测视频中人物的情绪。本发明通过提取视频数据中人物的人体姿势来进行人物情绪的识别，不要求能够清晰的捕捉到人物的面部表情，因此本发明对视频采集设备的要求更低，具有更好的普适性；此外本发明在进行人物情绪识别时还考虑了视频数据中的时序性，将人物的运动特征运用到人物的情绪识别过程中，提高了通过体态进行人物情绪识别的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于驾驶人情绪干预的安全驾驶预警系统，本系统通过驾驶人情绪实时识别单元获取当前驾驶人的面部表情动态，并基于获取到的面部表情动态进行智能情绪分析，同时依据实时情绪识别结果来控制车辆运行状态。本系统通过对驾驶人驾驶过程中的情绪进行实时监测，并根据监测结果联动控制车辆的行驶状态和/或对驾驶人形成安全警告，从而实现从驾驶人角度保障各类车辆的交通安全。

摘要： 本发明公开了一种基于多模态的AI数字人情感分析方法，包括以下步骤：S1、人脸表情识别情感判断，输出结果a输入多模态情感分析模块；S2、语音情感识别判断，输出结果e至多模态情感分析模块；S3、文本情感识别判断，输出结果f至多模态情感分析模块；S4、在多模态情感分析模块中，对结果a、e、f进行情感随机组合判断，取随机情感组合情况的平均概率值，作为最终情感判断结果g，并输出至AI数字人。本发明中，通过多模态对用户情感状态判别，可以最全面最准确地把握用户的情感状态，准确把握用户所表达的意思，本方法不仅适用于金融场景下的聊天机器人，也可以作为其他垂直领域，比如医疗、教育、服务等领域的聊天机器人。