1、PDF外文：http:/ 中文 5896 字 出处： Proceedings of 11th International Conference on Human Computer Interaction, Las Vegas, NV, USA. 2005 AffectiveIntelligentCarInterfaceswithEmotionRecognition 摘要 智能车的情绪与情感识别接口 ChristineL.Lisetti FatmaNasoz 在本文中
2、 ,我们发现一个新的潜在应用多媒体技术 :智能汽车的情感接口提高驾 驶安全 。 我们还描述了实验 ， 进行某些生理信号 (皮肤电反应 、 心跳和温度 )和某些相 关的情绪和状态 (沮丧、愤怒、恐慌、恐惧、无聊和嗜睡 )的测试。我们证明我们得到 的结果 ， 并描述如何使用这些结果来促进一个更自然 的 、 人机交互的 、 多通道情的人 机界面。 1.由来与动机分析 人是社会的人 ， 表现感情和他们的认知是受自己情绪的影响 。 情绪影响人的各种 认知过程 ， 包括感知和记忆的组
3、织 （ Bower， 1981） ， 分类和优先 级 （ Zajonc， 1984） ， 目 标 产 生 ，评 估 和决 策 （ Damasio， 1994） ， 战 略 规 划 （ Ledoux， 1992） ， 焦 点 和 注意 力 （ Derryberry 和 Tucker， 1992） ， 动机和表 现 （ Colquitt、 LePine 和 Noe， 2000） ， 意图（ Frijda， 1986） ，通信（ Birdwhistle,1970；Ekman 和 Friesen1975；Chovil
4、;1991） ， 和 学习（ Goleman,1995） 。 以 往的研 究 也表 明 ，人 表 现的感 情 都能与 电 脑 （ Reeves 和 Nass,1996）进行交互。鉴于情绪在人机交互和情绪与认知之间的强烈 接口的参与 ， 机器感知需要能够捕捉到这样的现象 ， 以提升我们的日常数字化工具作 出相应的反应。 人们的一个重要的日常活动是驾驶 ， 并再一次研究表 明 ， 司机也表现感情 ， 他们 驾驶他们的汽车并且受自己的情绪的影响 （ James,2000） 。在美国的攻击性驾驶导致 &nbs
5、p; 425,000 人死 亡 ， 每十年 35000000 受伤 ， 这大约售价 250 美元十亿每 年 （ James,2000） 。 管理自己的情绪 ， 而驾驶无力往往是意外事故主要的原因为之一 。 愤怒是对一个人的 驾驶造成负面影响的情绪之一 。 当司机变得愤怒 ， 他们开始感觉自以为是 ， 有关事件 和愤怒削弱他们的正常思维和判断 ， 他们的看法被改 变 ， 从而导致事件 （ James,2000） 的误解。导致负面影响的其他因素是沮丧，焦虑，恐惧，压力（ Fuller 和 Santos, 2002） 。 为 了能
6、够 在公 路 上更 安 全的 驾 驶， 一 个人 需 要更 好 地了 解他 的 情 绪， 并 具有 有效的管理他们的能力。 司机如果知道自己的情绪状态，将变得更容易让他们以安全的方式作出反应 ， 以 应对各种状况 ， 但司机往往缺乏认识 。 例如 ， 有些司机往往缺乏冷静 ， 他们缺乏控制 生气或沮丧的能力 。 另一个例子是 ， 嗜睡 ， 在驾驶中这是一种最危险的状态 ， 然而当 2 人们发现他们都困了，他们经常强迫自己继续行驶，而不是停下来休息。 James 和 Larson 讨论了用技术
7、驱动程序来管理自己的愤怒，包括放松技巧，以 3 减少身体的觉醒和形势的心理重估 。 我们创造一种情感智能小车接口的目的是为了提 高驾驶的安全性 ， 通过促进车与司机一个自然的人机交互 ， 在行驶过程中帮助她更好 地了解她的情绪状态 。 例如 ， 当智能系统识别出驾驶员的愤怒 ， 有可能暗示驾驶员进 行呼吸运动 。 类似地 ， 当系统识别出驾驶员的困 倦 ， 它可能会改变所述无线电台站的 不同曲调或滚下新鲜空气的窗口 。 具有系统和驾驶者之间的自然沟通 ， 并自动根据驾 驶者的个人偏好采取上述预防措施 ，
8、 会增加驾驶者的感觉 ， 好像存在一个真实的人在 车上与他们，帮助他们，让他们更好地驾驶。 图 1,它最初是由 Lisetti(Lisetti,1999)提出的显示系统的整体架构 ,识别司机 的当前的情绪状态并做出相应的回应 (Bianchi&Lisetti,2002；Lisetti&Nasoz, 2002)，司机可以通过解释来评估心理和生理特定的情感经验。生理反应可以被识别 和收集，通过接收传感器以不同形式来观察司机 :视觉 (面部表情 ),动觉 (自主神经系 统 (ANS)觉醒和运动
9、活动 )和听觉 (声音语调 )(V.K.A)。 图 1 人力多式联运影响表达与多媒体电脑传感匹配 输入是通过实施各种模式识别算法 ， 如人工神经网 络 ， 进行解释 。 该系统的输出 给出了一个合成 ， 为对应于感官观测值的最可能的情感概念的形式 。 这种合成构成一 个描述性的反馈 ， 描述她目前的情绪状态 ， 并进行建议 ， 下一步行动是可能改变用户 状态的措施。 目前 ， 我们正专注于通过收集和分析他们的生理信号 ， 识别驾驶者的情感状态的 研究 。 下一节将讨论生理情感识别的设计 ， 由我们找到特定的生理信号和情绪之间的 关系，并进行初步实验。 2 相关研究和初步实验 2.1 来自生理信号的情感识别 对理解上的情感和生理觉醒之间的连接进行了一些研究 。 人工分析已经成功地用
