情感信息与表情之间的关系分析.ppt

情感信息与表情之间的关系分析,-邓晶,主要工作,分析情感信息与表情之间的内在联系，由情感信息能够推测具体表情 推及到实际应用中，实时监测用户表情，推荐给用户所需信息,一、情绪理论,表情：情绪的外在表现形式 一、情绪早期理论 1、詹姆斯-兰格的情绪理论（James,1884;Lange,1885） 2、坎农-巴德的情绪理论 （Cannon,1927;Bard,1934,1950）,情绪理论,二、情绪的认知理论 1、阿诺德的“评定-兴奋”说（Arnold,1960） 2、沙赫特的两因素情绪理论（Schacheretal,1962,1971）-提出“情绪唤醒模型” 3、拉扎勒斯的认知-评价理论（Lazarus,1970,1993）,情绪唤醒模型,情绪唤醒模型的3个子系统： （1）对来自环境的输入信息的知觉分析； （2）在长期生活经验中建立起来的对外部产生影响的内部模式（记忆等），包括过去、现在和对将来的期望； （3）对现实情境的知觉分析和基于过去经验的认知加工间的比较系统，即”认知比较器“，它带有庞大的生化系统和神经系统的激活机构，并与效应器官相联系。,情绪理论整合模型,二、情绪分类,13种情绪及其核心相关主题,情绪分类,情绪分类,二、情感建模,情感维度：情感强度、情感相似性、情感类型 六种基本类型：愤怒、厌恶、恐惧、悲伤、高兴、惊奇 基本情绪5点计分量表,二、情感建模,模型分两部分：接受外界刺激和无外界刺激,三、实验,实验目的：探索用户表情与情感之间的一些特定关系 实验环境及工具：安静的实验室、个人计算机（有摄像头、装有表情识别软件、数据处理软件） 步骤： 挑选与情感有关的词语信息，并将其分类：形容词和动词（例如形容词高兴、悲伤，动词笑，哭等）作为刺激源。 实验者在密闭实验室里，对着个人计算机接受词语刺激，同时通过秘密运行人脸表情识别工具，获取被实验者的面部图像。 使用表情识别软件对比分析不同类词语的图像情况，并且记载下不同情感词语信息对用户表情的影响,四、分析方法-UTAUT,1 、Venkatesh, Morris等(2003) 在对历年TAM相关研究总结的基础上, 针对探讨“影响使用者认知因素”的问题,曾提出所谓“权威模式”的整合型科技接受模式 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology / UTAUT）。 2、UTAUT中的四个核心维度是 绩效期望( Performance Expectancy, PE) 付出期望( Effort Expectancy, EE) 社群影响( Social Influ2ence, SI) 配合情况( Facili2tating Conditions, FC),分析方法-UTAUT,UTAUT还指出有四个对以上核心维度影响显着的控制变量, 即性别、年龄、经验和自愿等。Venkatesh ( 2003 )的研究结果发现两个以上控制变量的复合作用会使得影响作用更为显著。,基于UTAUT的情绪影响模型构造,基于UTAUT的情绪影响模型构造,内部因素： H1:用户使用表情识别系统时的绩效期望会正向影响用户表情，并且这一过程受实验者的性别、年龄、经验及自愿性的影响 H2:用户使用表情识别系统时的付出期望会正向影响用户表情，并且这一过程受实验者的性别。年龄、经验及自愿性的影响 外部因素： H3:用户受到社会影响会正向影响用户表情 H4:用户受到的促进因素会正向影响用户表情 H5：用户的情绪认知正向影响用户表情,五、论文框架,基于UTAUT的用户情感信息与面部表情关系研究 0 引言 1论文研究的相关理