请感计算

• ​什么是请感计算

  • ​传统的研究

    • ​文本请感计算

      • ​文本情感特征标注

      • ​情感特征提取

      • ​情感信息分类

        • ​基于规则

        • ​基于统计

    • ​语音请感计算

      • ​语音情感数据库采集

        • ​表演型

        • ​诱发型

        • ​自发型

      • ​语音情感数据库的标注

        • ​离散型情感标注

        • ​维度情感空间论激活维－效价维－控制维（Arousal-Valence/Pleasure-Power/Dominance）

        • ​情感声学特征分析

          • ​声学特征提取

            • ​韵律特征

              • ​基音频率、振幅、发音持续时间、语速等

            • ​音质特征

              • ​共振峰、频谱能量分布、 谐波噪声比等

            • ​谱特征

              • ​Mel 频率倒谱系数

          • ​声学特征选择

            • ​封装式（Wrapper）

            • ​​过滤式（Filter）

          • ​声学特征降维

            • 线性

              • ​主成分分析（PCA）

              • ​线性判别分析（LDA）

            • ​非线性

              • ​基于人类认知机理的流形学习方法

    • ​视觉请感计算

      • ​视觉情感信号获取

        • ​表情参数的获取：利用多元图像数据来进行细微表情参数的捕获

      • ​情感信号识别

        • ​面部表情识别

          • ​ Ekman 和 Friesen 研究了 6 种基本表情（高兴、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒和厌恶）

          • ​面部动作编码系统（FACS）。

        • ​手势识别

          • ​三个部分

            • ​采集部分

              • ​摄像头、 采集卡和内存部分

            • ​分类部分

              • ​要处理的分类器和结果反馈回来的接收比较器

            • ​识别部分

              • ​语法对应单位和相应的跟踪机制

          • ​三个过程

            • ​分割过程

              • ​对得到的实时视频图像进行逐帧的手部分割

            • ​跟踪过程

              • ​对手部的不断定位和跟踪

            • ​识别过程

              • ​确定手势的意义， 并做出相应的反应

      • ​情感理解与表达

  • ​新兴的研究

    • ​网络海量数据的情感计算

      • ​情感随群体的变化

      • ​情感随图片的变化

      • ​情感随朋友的变化

      • ​情感随社会角色的变化

      • ​情感随时间的演变

    • ​多模态计算

      • ​重要分支：情感机器人和情感虚拟人的研究

• ​人才

  • ​全球学者概况

    • ​情感计算领域的人才在美国最多，中国次之

    • ​ h-index 在<10 的区间人数最多，有 524 人， 占比 43.4%， 50-60 区间人数最少， 有 46 人， 占比 3.8%。

  • ​国内学者概况

    • ​京津地区在情感计算领域的人才数量最多

• ​请感计算应用

  • ​课堂教学

  • ​ 机器学习定制学生课堂学习内容

  • ​情绪监测

  • ​医疗康复

  • ​舆情监控

• ​趋势

  • ​论文研究发展趋势

    • ​热点研究话题 Top10 是 Affective Computing、 Social Robot、 Emotion Recognition、 Human Computer Interaction、 Feature Extraction、 Support Vector Machine、 Facial Expression、 Human RobotInteraction、 Behavioural Sciences Computing、 Face Recognition。

  • ​情感计算技术预见

    • ​情感计算领域相关度最高的技术有 3 项feature extraction、 human computer interaction 和 emotion recognition。

    • ​情感计算领域预测前沿度比较高的前四热词有：autism spectrumdisorder（前沿度为 1428）、 support vector machine（前沿度为 1096）、 deep learning（前沿度为 1058）和 semantic web（前沿度为 1031）