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MILKORE 发布于:2016-08-21 11:40:07

百度MUX:情感交互 ——移动应用产品交互趋势

随着互联网的飞速生长,文本信息已经成为人们最常用的交互方式之一。天然语言是人特有的交换技巧,此中包括了大量的豪情信息。研究文本中蕴含的豪情信息已成为人机交互范围的研究热门。



随着互联网特别是移动互联网的飞速生长人们昼夜与电脑、手机为伴,“人-人互动”渐渐减少,“人-机互动”不断增加,人们对人机交互技术提出了更高的要求,即豪情需求。由于人类之间的交换与沟通是天然而富有豪情的,因此人们盼望与之交互的机器也具有沟通于人的观观察、明白和天生豪情特征的技巧。随着激巧谋略(affectivecomputing)等技术的不断生长,豪情交互成为高级信息期间人机交互的重要生长趋势。(如图所示)豪情交互便是使人机交互可以像人与人交互一样天然、亲切、活泼和富有豪情。

1人脸脸色交互

人脸脸色交互是豪情交互的一个重要方向,交互模型为:辨认人脸脸色既而感知人的豪情和意图,再天生与之对应的脸色与人举行交互。如今对于辨认人脸脸色既而感知人的豪情和意图的技术探究愈发活泼,如今已经有诸多的人脸脸色数据库及脸色特征提取技术供设计参照。人脸脸色的天然天生也在向着智能化的方向生长,将经过过程社交情形、上下文语境的来智能天生。

脸色数据库

脸色特征提取
现阶段人脸脸色交互在移动应用产品设计中应用举例:
1)“twika^o^”
一款由TakutoOnishi开辟的iOS应用程序“twika^o^”,可以帮用户把人闻缦沔部真实脸色转化成“kaomoji”,即笔墨标记脸色。
打开应用,用户可以经过过程该应用夺取本身或是朋友们的照片,大概干脆经过过程手机直接对着或人的脸咔嚓一张面部特写照,接下来它就能及时转化为风趣的颜笔墨脸色。再经过过程电邮、推特大概信短信share给朋友们。

2)Avatar
卡梅隆用顶尖的CG和3D技术创造了天神下凡似的巨作《Avatar》,顿时红遍环球,英特尔则紧跟期间潮流,与时俱进,研究出“Avatar人脸脸色模仿”这一最新技术成果。当用户面对摄像头的时间,可以看到用户的真实头像,经过过程Vedio算法,可以将人脸脸色抽象化,出现出一个假造的头像,当你紧皱眉头的时间,你的假造头像也在紧皱眉头,当你微笑的时间,她也在微笑,总之你的喜怒哀乐都可以在假造头像上显现的极尽形貌。这项技术对应的豪情交互比如视频谈天的时间,某种时间不太想让对方看到本身的真实长相,可以经过过程这项技术,更好的庇护隐私。遐想K800手机应用了这项最新的Avatar技术。
2语音豪情交互
人与人举行交换时,是经过过程人脸脸色、语音豪情、带有豪情的肢体举措、文本豪情信息等来感知对方的豪情。因此豪情交互可以大人脸脸色交互、语音豪情交互、肢体举动豪情交互、生理旗帜旗帜豪情辨认、文本信息豪情交互等方面举行摸索。别的人与人的交换可以经过过程脸色、语音、眼神、手势等方式举行,而机器没有人脸和躯体,那么仿生代劳代劳(lifelikeagent)将是实现豪情交互的重要媒介。

经过过程语音输入来抽芽信息的产品如交通票务抽芽、话费抽芽等,是语音豪情交荒暌听从的重要范围。比如根据用户抽芽时的豪景况况来决议贪图用户办事的优先级做出符合的纺暌钩。比如,在票务抽芽产品中,如果用户的语气非常焦急,那么可以得当的提前为其办事。
如今的搜刮引擎对互联网信息举行检索时,重要方式是查找与用户提交的抽芽主题词相干的网页,而在此中参加文本豪情分类,则可以本性化展示根据网页内容驳倒性分类这个技巧的搜刮结果,提拔用户体验及搜刮结果的信息代价。
语音中的豪情信息可以酉潘们的交换状态。所谓“听话听音”,语言人操纵不同豪情表达某语句时,听者大概会有不同的纺暌钩。语音豪情交互便是经过过程语音豪情辨认技术对人类的豪情举行获取、辨认和相应,可以使用户在天然和谐的交互模式下高效地完成任务。
语音豪情交互的支持技术是语音豪情辨认和豪情语音合成。语音豪情辨认必须以一个高质量的豪情语音数据库为基础,获取豪情语料,举行豪情特征参数的提取。豪情语音合成是激巧谋略与语音合成的交错课题,如今也取得了肯定的研究成果。
现阶段语音豪情交互在移动应用产品设计中应用:
1)信息抽芽类产品
2)帮助讲授类产品
一些朗读类大概表达技巧类的学习产品中可以应用语音豪情交互。比如教幼儿语言类的产品可以教儿童如何发言,以致可以教他们如何把话讲的天然而富有豪情。
3)电子商务产品
操纵语音豪情交互可以让购物网站放弃繁琐的用户问卷抽芽造访,操作用户语音输入时的豪情因素的提示主动调解流量,以致可以根据用户对不同产品的喜好程度来调解商品的进货比例。
4)交际、娱乐
5)假造人物对话
假造人物对话如siri等产品已经开始测验测验,但尚未参加豪情因素。由于大大都情况下是口语化的交换,因此假造的人物对话应该根据用户的豪景况况来调解产品本身的语音输出,以适应对话情况。
案例:
6豪情仿生代劳代劳
根据分析通话人之间语音交换的豪情信息,来智能将德律风簿中的人举行情感染冲动分类:哪些是密切挚友、哪些是较为疏远的干系。结合通话频率可以分析出哪些密切的挚友应该联结了,可以发出提示,提示用户看重对挚友的联结。
3肢体举动豪情交互
姿势举动不但可以由物理上的时候、空间、加快度等形貌,还可以由属于生理学范围的维度形貌。好频大手势的挠头、擦眼、捏鼻子、触唇、托下巴等,可以或许预测豪景况况包罗思索、回想、疲劳、得意等。
肢体举动豪情交互是重要的豪情非语言交换方式,如今得到了越来越多的研究者的关注,并取得了肯定的研究成果,但人的肢体举动在特征提取及豪情分类方面仍面对较大困难,需要结合上下文才华得到较为精确的辨认结果,且移动终端受本身硬件条件限定,肢体举动的提取本身就存在操纵不便。因此如今应用较少。
4生理旗帜旗帜豪情辨认
生理变化由人的自主神经体系和内排泄体系支配,很少受人的主果控制,因而应专生理旗帜旗帜的豪情辨认更具客果性。生理旗帜旗帜感知豪情日常经过过程皮肤电纺暌钩、肌电纺暌钩、呼吸旗帜旗帜、心电旗帜旗帜等,需要借助物理配置。当然生理旗帜旗帜可以客果地纺暌钩人的豪景况况,但是仅对不同唤醒度的豪情具有较好的辨认效果,若要举行多种豪情的分类,则需要将生理旗帜旗帜同脸色、语音等其他通道举行融合,实现多模豪情辨认。
现阶段生理旗帜旗帜豪情辨认在移动应用产品设计中应用案例:
HeartFitness
如今大部分交际产品和娱乐游戏中的人机对话界面采取文本指令输入的方式,这种方式所能转达的信息非常有限,并且操纵费时费力。部分产品参加了语音输入成果,但也是淡出的灌音传话,无法鉴定交际东西的豪情。如果在这些产品的设计中应用语音豪情交互就能构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景,给用户更全面的感官享受。

HeartFitness操纵iPhone背后的补光灯感到皮下毛细血管的跳动来测心率,同时也能感知用户此时的感情,非常故意思。
5文本信息中的豪情
文本豪情分析研究可以分为词语的豪情分析、句子的豪情分析、篇章的豪情研究、海量信息的团体豪情预测四个维度。
现阶段文本信息豪情交互在移动应用产品设计中应用:
1)电子商务产品
经过过程文本信息豪情提取,分析用户在电子商务网站中针对产品、办事的反馈批评,向其他用户推荐受到好评的产品、办事。同时可以帮手商家高效地操作用户的反馈信息
2)网络搜刮产品的本性化检索
3)网络社区或游戏产品的用户兴趣发掘
根据网络社区中的用户言论,对个别的喜好举行发掘,将有助于整个社会干系网络的分析,具有潜伏的应用代价。
这一专利成果可以用来过滤和控制全部基于文本的iPhone通讯,比如发出或接收的短信、彩信、电子邮件和即时通讯等。它可以用来防备垃圾告白,大概屏蔽那些你讨厌的词汇。也可以为未成年人创造相应的网络情况,比如父母可以选择相应的年龄模式,一屏蔽不划一级的词汇。
案例:
苹果专利,文本消息过滤

在豪情交互中,用户可以使用天然的交互方式,如语音、脸色、眼神、手势等与机器举行交互。然而,机器没有人脸和躯体,无法用上述方式交换。如今的办理办法是经过过程仿生代劳代劳实现人机的豪情交互。仿生代劳代劳是完全由谋略天生的图形,用来模仿实际世比赛真实的人或其他有生命物体的举动和举措。仿生代劳代劳具有人脸和躯体,并能经过过程多种交换方式与人举行信息转达。在基于仿生代劳代劳的人机交互中,仿生代劳代劳被付与豪情技巧。仿生代劳代劳可以或许经过过程种种传感器获取由人的豪情所引起的生理及举动特征旗帜旗帜,大而感知、辨认和明白人类豪情,针对人类的豪情做出智能、敏锐、友爱的纺暌钩。
现阶段豪情仿生代劳代劳在移动应用产品设计中应用案例:
双双

是一款交际应用,有一个非常独特的全3D仿生代劳代劳”小双”,帮手用户及时沟通、传情达意!“小双”在苹果appstore中是这样被形貌的:
拥有双双后,你会发现生活充满了兴趣
“像木头一样的老公居然明白浪漫和知心了,通常有惊喜给我”
·知心提示:起床、约会、记得想你…爱的提示就用“闹闹”
·感情转达:随时唤出小双,让她把你的感情演出给最密切的人
·偷偷问:不懂相互的警惕思?匿名探问一下,然后给Ta惊喜
“事情都很忙,闺蜜之间都很少接洽,双双提示我和她们定期保持联结,真好”
·变声趣聊:在谈天时小双能把你们的话变成风趣的声音,种种卖萌,种种欢乐
·永久群组:姐妹淘、球队哥们…在这里创建你和兄弟/闺蜜的小圈子,随身携带
移动配置添补了人们几乎全部的生活时候,人们对于和移动配置举行豪情交互的需求也与日俱增,豪情交互肯定成为移动应用产品交互趋势之一。随着人工智能、激巧谋略等技术范围的生长,豪情交互的技术支持也日趋美满,豪情交互模型将更加多样化,我们在移动应用产品设计中应该渐渐考虑豪情因素的影响,设计豪情交互,让产品具有活动魂魄。
Emotion德律风本
参考文献
[1]毛峡.人机豪情交互.科学出版社.2011
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