人脸活动单元自动识别研究综述

人脸活动单元(action units,AU)的自动识别能应用于行为科学、人机交互、安全、医疗诊断等众多领域,近年来得到了广泛关注.文中阐述了AU自动识别的基本概念、一般过程及其主要特征提取和分类方法,介绍了具有AU编码的代表性人脸表情数据库,并对单个AU与AU组合的识别、AU强度与AU动态性分析的研究现状进行了评述.最后总结了目前AU自动识别研究中存在的主要难点,并展望了其发展方向.     

多舵机控制在可遥操作个人机器人上的应用

文章介绍的机器人的实现了GSM短信息远程控制技术和基于GPS的自主定位技术。机器人能够模仿人类的动作行为是机器人学的一个研究重点,本文提出了一种多舵机控制方法,实现了机器人学习并模仿人类的动作。通过语音识别和语音合成技术实现机器人和人自然和谐交互。     

基于情感交互的仿人头部机器人

本研究的目的是设计一台机器人,使它可以与人互动,并在日常生活中和常见的地方协助人类．为了 完成这些任务,机器人必须友好地显示出一些情感,表现出友好的特点和个性．依据仿生学,研制了一台仿人头部 机器人,建立了机器人的行为决策模型．该机器人具有人类的6 种基本面部表情,以及人脸检测、语音情感识别与 合成、情感行为决策等能力,能够通过机器视觉、语音交互、情感表达等方式与人进行有效的情感交互．     

基于智能交互机器人平台的教学与实践

为了将智能机器人及其相关技术更好地引入到智能学科的教学与科研之中,我们研制了具有17个自由度的双足步行机器人教学平台。在该平台上可以完成12个与智能科学相关的试验。为了使人与机器人之间的交互能像人与人一样自然、亲切和生动,我们以仿生学为基础,设计并研制了具有某种程度的情感处理和表达能力的情感机器人。该机器人通过视觉、听觉和触觉等来感知外部环境的变化,利用六种面部表情、肢体动作和语音来表达自身的情感。     

情感机器人的情感模型研究

本文建立了仿人类情感的情感模型,在情感模型中建立了三维情感空间,采用马尔可夫过程来描述情感状态的变化转移过程,并提出了性格矩阵,对比分析了不同性格人对相同刺激的反应.应用D-S证据理论融合来自视觉、声音及其他方面的情感信息,分析两种因素同时作用时引起情感状态的转移规律.最后将情感模型应用于情感机器人系统,使机器人可以根据外界刺激产生情感,并做出相应的表情.实验结果证明了情感模型的有效性.     

中文分词和词性标注模型

构造一种中文分词和词性标注的模型,在分词阶段确定N个最佳结果作为候选集,通过未登录词识别和词性标注,从候选结果集中选优得到最终结果,并基于该模型实现一个中文自动分词和词性自动标注的中文词法分析器。经不同大小训练集下的测试证明,该分析器的分词准确率和词性标注准确率分别达到98.34%和96.07%,证明了该方法的有效性。