用户体验情感测量与情感识别研究综述

目的 梳理用户体验测量要素并总结用户体验情感测量与情感识别方法。方法 通过调查法、文献研究法、举例分析法等研究方法,调研国内外用户体验相关经典文献与研究数据,从用户体验主观情感测量与客观数据识别两个方面,梳理分析现有的研究成果与发展脉络,总结对于设计产品适用的测量方法与合理的评价方法。结论 设计师通过用户体验测量获悉未达到预期产品与用户的“认知摩擦”,从而提升产品质量。文章梳理了目前用户体验的测量特性与众多测量方法,包括PAD情感量表、积极情绪消极情绪情感量表(PANAS)与SAM量表等基于主观情感测量方法,以及眼动追踪检测、面部表情识别、皮电、脑电与心电等基于客观数据的情感识别方法,分析各类测量方法优势与制约性,总结现有问题并展望未来研究方向。     

以体验为中心的产品设计价值研究

目的研究"体验"对定义产品功能、形态,挖掘创新机遇点,提升产品价值等方面的作用与影响。方法从关注人的心理、情感出发,探究人使用产品的具体交互行为,和人使用产品前、中、后的全流程体验需求;将产品、服务、体验作为整体的设计对象进行研究。结论体验经济时代,人们喜欢的不单是产品本身,还有产品所处的场景,以及场景中自己存在的情感;体验的好坏在人们对产品的使用认知、购买决策和品牌忠诚度方面具有重要影响;从体验的角度出发设计产品,对挖掘产品差异化、产品创新机遇点和创新商业模式具有指导意义。     

一种面向交易过程的虚拟人情绪模型

虚拟人在电子交易中具有重要的应用价值,但现有交易模型对情绪因素考虑不足。为此,建立一种面向交易过程的虚拟人情绪模型,该模型综合虚拟人的情绪和个性。引入概率函数表述交易过程中的信息不确定性,构建情绪公式。仿真实验结果表明,该情绪交易模型能够反映现实中交易的规律,较好地模拟实际交易过程。     

情感美学观在魏晋六朝时期文人画与理论作品中的体现

魏晋南北朝时中国传统情感美学观正式形成,对中国美学有着里程碑的纪念意义,对其后世的艺术发展起着深远的影响作用。本文通过对魏晋南北朝绘画作品的品读来体会这个时期画家们纵情任性的审美观。     

音视频双模态情感识别融合框架研究

针对双模态情感识别框架识别率低、可靠性差的问题,对情感识别最重要的两个模态语音和面部表情进行了双模态情感识别特征层融合的研究。采用基于先验知识的特征提取方法和VGGNet-19网络分别对预处理后的音视频信号进行特征提取,以直接级联的方式并通过PCA进行降维来达到特征融合的目的,使用BLSTM网络进行模型构建以完成情感识别。将该框架应用到AViD-Corpus和SEMAINE数据库上进行测试,并和传统情感识别特征层融合框架以及基于VGGNet-19或BLSTM的框架进行了对比。实验结果表明,情感识别的均方根误差（RMSE）得到降低,皮尔逊相关系数（PCC）得到提高,验证了文中提出方法的有效性。     

用分层循环遗传算法去识别生理信号情感状态

针对生理信号的情感识别问题,采用自适应分层式遗传算法方法对生理信号进行特征选择,能有效地解决特征组合优化问题。实验仿真表明,可以得到有效地特征组合来进行生理信号情感状态识别。     

信息融合技术在情绪识别领域的研究展望

简要介绍目前几种基于不同数据源的情绪识别方法和信息融合技术基础, 为工程技术人员提供一定的理论背景。对多源信息融合领域的情绪识别现状进行了分类介绍, 说明和分析了基于多源信息融合的情感识别存在的问题, 简述了其在情绪识别领域的应用前景。     

采用多路图注意力网络的情绪脑电信号识别方法

情绪是一种大脑产生的主观认知的概括。脑信号解码技术可以以一种较客观的方式来有效地研究人的情绪及其相关认知行为。本文提出了一种基于图注意力网络的脑电情绪识别方法(multi-path graph attention networks, MPGAT),该方法通过对脑电信号通道建图,利用卷积层提取脑电信号的时域特征以及各频带的特征,使用图注意力网络进一步捕捉情绪脑电信号的局部特征以及各脑区之间的内在功能关系,进而构建出更好的脑电信号表征。MPGAT在SEED和SEED-IV数据集的跨被试情绪识别平均准确率分别为86.03%、72.71%,在DREAMER数据集的效价(valence)和唤醒(arousal)维度的跨被试平均准确率分别为76.35%和75.46%,达到并部分超过了目前最先进脑电情绪识别方法的性能。本文所提出的脑电信号处理方法有望为情绪认知科学研究与情绪脑机接口系统提供新的技术手段。     

一种语句级细粒度情感倾向性分析算法研究

针对中文语句的细粒度情感倾向分析问题,构建一个细粒度情感词库。对所含词语进行权重值的计算,并结合中文语句的句式、情感词修饰方法等特点,提出一种基于词库权重、句式权重、修饰权重相结合的语句级细粒度情感倾向性分析算法。实验结果表明,该算法可以准确计算出评论语句的情感倾向值,为进一步研究语句级细粒度情感倾向分类提供了重要的参考依据。     

A multi-institutional, multinational study of programming concepts using card sort data

Abstract: This paper presents a case study of the use of a repeated single‐criterion card sort with an unusually large, diverse participant group. The study, whose goal was to elicit novice programmers' knowledge of programming concepts, involved over 20 researchers from four continents and 276 participants drawn from 20 different institutions. In this paper we present the design of the study and the unexpected result that there were few discernible systematic differences in the population. The study was one of the activities of the National Science Foundation funded Bootstrapping Research in Computer Science Education project (2003).