人机交互情感模型：个性化儿童玩伴机器人研究

"人机交互中的个性化情感模型 (2010年) - 北京科技大学信息工程学院的研究团队提出了一种在人机交互中引入情感因素的模型，以实现更自然和谐的交流。该模型基于情感能量理论，包括心境自发转移和刺激转移，并结合了马尔可夫链和HMM模型，最终应用于儿童玩伴机器人，实现了个性化的交互体验。" 本文主要探讨了在人机交互中情感模型的重要性及其构建方法。人机交互(HRI)的自然性和和谐度可以通过引入情感因素得到提升。研究者们基于情感能量理论，首先提出了心境自发转移模型和刺激转移模型。心境自发转移模型关注个体情感状态在没有外部影响下的变化，而刺激转移模型则描述了外部事件如何影响个体的情感状态。 接着，他们结合了情绪自发转移的马尔可夫链模型和刺激转移的隐马尔可夫模型(HMM)。马尔可夫链模型用于模拟情感状态随着时间的无记忆性转移，而HMM模型则能更好地处理观察数据与隐藏状态之间的概率关系，适用于情感的刺激转移过程。通过这种方式，心境和情绪的自发和刺激转移过程被整合到一个统一的框架下，增强了模型的全面性和实用性。 为了验证模型的有效性，研究团队将其软件化并应用到儿童玩伴机器人上。这个机器人能够在非结构化的环境中接收用户信息输入，通过个性化的情感软件模块生成相应的情感输出，从而实现针对儿童用户的个性化交互体验。通过实际应用，证明了该模型能够有效地增强人机交互的自然度和适应性。 这一工作对于情感计算、人工心理、人机交互以及个性化交互领域具有重要意义。它不仅提供了一种理论基础，还展示了将情感模型应用于实际交互设备的可行性。通过这样的模型，未来的机器人和智能系统有望更好地理解和适应人类的情绪，进一步提升人机交互的质量和用户体验。