典型文献
情感计算与理解研究发展概述
文献摘要：
情感在感知、决策、逻辑推理和社交等一系列智能活动中起到核心作用,是实现人机交互和机器智能的重要元素.近年来,随着多媒体数据爆发式增长及人工智能的快速发展,情感计算与理解引发了广泛关注.情感计算与理解旨在赋予计算机系统识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境,并使计算机具有更高、更全面的智能.根据输入信号的不同,情感计算与理解包含不同的研究方向.本文全面回顾了多模态情感识别、孤独症情感识别、情感图像内容分析以及面部表情识别等不同情感计算与理解方向在过去几十年的研究进展并对未来的发展趋势进行展望.对于每个研究方向,首先介绍了研究背景、问题定义和研究意义;其次从不同角度分别介绍了国际和国内研究现状,包括情感数据标注、特征提取、学习算法、部分代表性方法的性能比较和分析以及代表性研究团队等;然后对国内外研究进行了系统比较,分析了国内研究的优势和不足;最后讨论了目前研究存在的问题及未来的发展趋势与展望,例如考虑个体情感表达差异问题和用户隐私问题等.
文献关键词：
情感计算;情感识别;孤独症;图像识别;表情识别
中图分类号：
作者姓名：
姚鸿勋;邓伟洪;刘洪海;洪晓鹏;王甦菁;杨巨峰;赵思成
作者机构：
哈尔滨工业大学,哈尔滨 150006;北京邮电大学,北京 100876;中国科学院心理研究所,北京 100083;南开大学,天津300071;美国哥伦比亚大学,纽约10032,美国
文献出处：
引用格式：
[1]姚鸿勋;邓伟洪;刘洪海;洪晓鹏;王甦菁;杨巨峰;赵思成-.情感计算与理解研究发展概述)[J].中国图象图形学报,2022(06):2008-2035
A类：
B类：
情感计算,研究发展,发展概述,逻辑推理,核心作用,人机交互,机器智能,多媒体数据,爆发式,计算机系统,系统识别,人机环境,机具,解包,全面回顾,多模态情感识别,孤独症,面部表情识别,研究背景,研究意义,别介,国内研究现状,数据标注,性能比较,研究团队,优势和不足,发展趋势与展望,个体情感,情感表达,表达差异,用户隐私,图像识别
AB值：
0.380518
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