情感计算是可以识别，解释，处理和模拟人类情感的系统和设备的研究和开发。这是一个跨学科的领域，涵盖了计算机科学，心理学和认知科学。尽管该领域的起源可能可以追溯到早期哲学探究情感（“情感”基本上是“情感”的代名词。情感计算。研究的动机是模拟同理心的能力。机器应解释人类的情绪状态并将其行为适应他们，并对这些情绪做出适当的反应。
情感计算技术感知用户的情绪状态（通过传感器，麦克风，相机和/或软件逻辑），并通过执行特定的，预定义的产品/服务功能来做出响应，例如更改测验或推荐一组视频以适合情绪学习者。
我们一生中拥有的计算机越多，我们就越希望他们礼貌地行事，并且在社会上变得聪明。我们不希望它为我们提供不重要的信息而打扰我们。这种常识性推理需要了解人的情绪状态。
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观察情感计算的一种方法是人类计算机的交互作用，其中设备具有检测并适当响应其用户的情绪和其他刺激的能力。具有这种能力的计算设备可以从各种来源收集线索。面部表情，姿势，手势，语音，关键笔触的力或节奏以及鼠标上的手的温度变化都可以表示用户情绪状态的变化，并且这些都可以通过计算机检测和解释。内置摄像头捕获用户的图像，并使用算法来处理数据以产生有意义的信息。语音识别和手势识别是正在探索情感计算应用程序的其他技术之一。
识别情绪信息需要从收集的数据中提取有意义的模式。这是使用处理不同方式的机器学习技术来完成的，例如语音识别，自然语言处理或面部表达检测。
机器中的情感
情感计算中的主要领域是提议具有先天情感能力或能够令人信服地模拟情绪的计算设备的设计。基于当前技术能力的一种更实用的方法是模拟会话剂中的情绪，以丰富和促进人与机器之间的互动。虽然人类情绪通常与激素和其他神经肽的激增相关任意学习系统的曲线。两个主要类别描述了机器中的情绪：情感语音和面部影响检测。
情感语音包括：？算法，？数据库和语音描述符。
面部影响检测包括：？身体手势和生理监测。
未来
情感计算试图解决在线学习与教室学习的主要缺点之一_老师能够立即使教学状况适应教室中学生的情感状态的能力。在电子学习应用程序中，当学习者无聊，感兴趣，沮丧或满意时，情感计算可用于调整计算机老师的演示样式。心理健康服务，即咨询，在确定客户的情绪状态时受益于情感计算应用程序。
能够处理情感信息的机器人系统在不确定或复杂的环境中起作用时表现出更高的灵活性。诸如数字宠物之类的伴侣设备使用情感计算能力来增强现实主义并提供更高程度的自主权。
其他潜在的应用围绕社会监测。例如，汽车可以监视所有乘员的情绪并采取其他安全措施，例如，如果其他车辆发现驾驶员生气，请提醒其他车辆。情感计算在人类计算机互动中具有潜在的应用，例如情感镜子，使用户可以看到他或她的性能。情绪监测代理在发送愤怒的电子邮件之前发出警告；甚至音乐播放器都根据心情选择曲目。然后，公司将能够使用情感计算来推断其产品是否会受到各个市场的好评。
在生活的各个方面都有无数的应用程序来进行情感计算。
艾哈迈德·巴纳法（Ahmed Banafa）
物联网专家|教师|作者|扬声器
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参考：