相空间重构在语音情感识别中的研究

为了更为全面地表征语音情感状态,弥补线性情感特征参数在刻画不同情感类型上的不足,将相空间重构理论引入语音情感识别中来,通过分析不同情感状态下的混沌特征,提取Kolmogorov熵和关联维作为新的情感特征参数,并结合传统语音特征使用支持向量机（SVM）进行语音情感识别。实验结果表明,通过引入混沌参数,与传统物理特征进行识别的方案相比,准确率有了一定的提高,为语音情感的识别提供了一个新的研究途径。     

口令重用行为与多维口令体系研究

互联网的迅速发展与网络服务的高度分散,促使广大网民不断注册更多的账户,并导致口令重用行为普遍化,使得用户信息面临泄露的风险。为此,基于2011年底互联网泄密门数据和大学生在线调查数据,分析了网民口令的结构特征和重用行为,并由此设计融入信息维度和分级管理思想的多维口令体系。该体系以根口令-重用码结构为基础,内容维包含多个独立的信息因子,构成口令的可记忆性主体;形式维负责形式变换,以提升口令的复杂性和安全性;时空维用于保障口令的时效性和重用性。对比量化分析结果表明,该口令体系具备良好的记忆性和便捷性,能有效抵御暴力攻击和熟人攻击。     

材质在室内设计中的情感体现

人们对室内空间的需求除功能需求外,逐渐往精神需求发展。而满足这种需求,关键在于对室内装饰材质的运用。不同的材质具有不同的性格,给予人不同的情感体验。正确的认识二者的关系,才能使材质在室内装饰设计中充分满足人们的情感需求,以便营造出更为舒适的室内环境。     

多维情境下应急资源布局的研究

构建非常规突发事件的情境-应对＂框架,将应急管理纳入监控-应对-反馈＂的循环系统中,以保证救援行动与情境匹配.同时,设计了风险值与应急资源需求量的测算公式,继而建立应急资源供应点的布局模型,将情境作为一个重要的决策变量引入该模型,使得资源供应可随情境变化做出适应性调整.     

魏晋文人审美情感对当代生存困境的启示

魏晋名士崇尚"自然"而行为"放达",不甘被儒家礼法束缚。在"礼崩乐坏"的大背景下,文人士大夫从道家文化中汲取营养,以摆脱当时趋于僵化的世俗儒家礼法的束缚,出现了"人的自觉"。魏晋时期的"人的自觉"产生的背景与当代人的生存困境有某种程度上的相似,但是当代人缺失了魏晋时期的一种审美情感,这也是当代人无法摆脱精神痛苦的根源所在。通过美育重新建筑起普遍的审美情感,使国人用一种审美的眼光看待生活,用一种审美的方式来经营生活,是改变当代人生存困境的有益探索。     

计算机网络环境下培养英语自主性学习的教学策略

"自主性学习"是20世纪80年代提出的新的教学理念,反映了在教学中以学生为中心的主导思想。旨在探讨在计算机网络环境下培养大学生英语自主性学习教学策略,以提高教学质量及教学效率。     

A social interaction system based on cloud computing for mobile video telephony

As the use of smartphones become popular,people heavily depend on smartphone applications to deal with their social activities.For this reason,traditional message texting between mobile applications does not fulfill the versatile requirements of social networking.Many mobile applications use multimodality to deliver multimedia messages including sticker,voice and photo message,video call,and snap movie to enhance the communicative capability.However,without face-to-face interaction,people may fail to detect the other side’s non-verbal social behavior such as fine-grain facial expressions,body movements,or hand gesture.During social interaction,non-verbal behavior conveys information about the involved individuals and help the speakers express their social emotion in an implicit way.It is so important for real-world face-to-face interaction but is often blocked on the mobile telephony.To cope with this problem,we propose an afective computing model to assist the representation of social emotion and then help the progress of social interaction on the mobile telephony.In this model,for the purpose of real-time afective analysis,we delegate the computing loading to the cloud side service and enhance the system’s scalability and availability.The result of this experiment approves the feasibility of our system design for the applications of social intelligent.Also,the system provides a research framework of the social intelligent system on the mobile telephony.     

TP-FER：基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法

针对人脸五官在表达不同情绪时所起的作用不同,利用单一的卷积神经网络对人脸面部特征进行特征提取和表情识别可能会导致提取表情关键特征信息时聚焦性不够,而仅对眼部或者嘴部等重点部位进行特征提取,又有可能造成特征提取不够充分的问题,提出了一种基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法TP-FER(tri-path networks for facial expression recognition).该方法基于构建的卷积神经网络训练,采用三个输入渠道,分别聚焦面部、眼部和嘴部区域进行特征提取和表情判别,最后采用基于决策层的融合技术将三个渠道的识别结果进行相对多数投票决策,获取整体最优识别率.将此方法应用于JCK+数据集和自建数据集上进行了实验判别分析,结果表明该方法在两个数据集上均提高了整体表情识别率.该方法既考虑了脸部整体特征的提取,又兼顾了某些表情主要聚焦在眼部、嘴部表达的特性,相互辅助,整体提高了表情的识别率;该方法也能对神经心理学研究提供数据支持.     

基于生活日志的情绪识别

抑郁症日益成为影响现代人生活幸福程度的重要因素。实时有效地识别用户情绪的方法对于抑郁症潜在患者的发现和治疗十分有意义。用户情绪的状态及变化会体现在其生活日志数据上。该文从使用可穿戴设备收集的用户生活日志数据出发,对数据进行了特征方面的分析;进一步地,使用以回归树为弱学习器的集成学习模型,设计了使用全部数据、仅用户自身数据以及仅他人数据进行训练的三组实验构成的对比实验框架,以比较使用不同用户数据对识别结果的影响。实验结果表明,基于生活日志数据的集成学习模型可以有效地识别用户的情绪状态。同时,基于实验结果提出了用户认知不一致的猜想,对于心理学上的抑郁分析也有一定的启发作用。该工作是目前所知第一个利用用户生活日志信息进行情绪识别以及抑郁症患者分析的工作,为后续进一步扩大实验规模和改良实验设计提供了思路。     

不同注意线索对积极情绪共情的影响

共情是知觉和理解他人情绪并合理反应的能力。通过行为实验要求被试对不同情绪、不同性别的面孔作相应的判断,考查不同注意线索对积极情绪共情的影响。实验发现,在情绪判断任务中,被试对于正性图片和中性图片的反应时存在显著差异,正性图片的反应时显著快于中性图片;而在性别判断任务中两类图片的反应时不存在显著差异。实验证实了不同注意线索对积极情绪的共情能够产生影响：当被试将注意集中情绪判断线索时,被试的积极情绪共情明显;当被试将注意集中在性别判断线索时,被试的积极情绪共情减弱。