Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ژنراتورهای ۶۰ هرتز از ایالات متحده را آوردند. شبکه ها تا زمانیکه کل کشور سیم کشی شده بود رشد کرد. امروزه فرکانس در شرق ژاپن50Hz (از جمله توکیو، یوکوهاما، توکوکو و هوکایدو) و ۶۰ هرتز در غرب ژاپن (از جمله ناگویا، اوزاکا، کیوتو، هیروشیما، شیکوکو و کیوشو) است. اکثر لوازم های خانگی برای کار در هر دو فرکانس ساخته شده اند. مشکل ناسازگاری زمانی رخ داد که زمین لرزه و سونامی تئووکو در سال ۲۰۱۱ حدود یک سوم ظرفیت شرقی را نابود کرد و برق در غرب نمی توانست به طور کامل با شرق به اشتراک گذاشته شود، تا زمانیکه کشور یک فرکانس رایج ندارد. چهار ایستگاه مبدل جریان مستقیم با ولتاژ بالا (HVDC) وجود دارد که نیرو را در مرز فرکانس AC ژاپن حرکت می دهد. شین شینانو(Shin Shinano) یک ایستگاه HVDC پشت به پشت در ژاپن است که یکی از چهار ایستگاه تعویض فرکانس است که شبکه های غربی و شرقی ژاپن را بهم متصل می کند. سه نفر ایستگاه دیگر Higashi-Shimizu, Minami-Fukumitsu و Sakuma Dam هستند که با هم می توانند تا ۱٫۲ گیگاوات برق به شرق یا غرب منتقل کنند. سیستم های ۲۴۰ ولت و خروجی های ۱۲۰ ولت. بسیاری از خانه های مدرن آمریکای شمالی برای دریافت ۲۴۰ ولت از
ترانسفورماتور سیم کشی شده اند و از طریق استفاده از برق اسپلیت فاز می توانند مخازن ۱۲۰ ولت و ۲۴۰ ولت را داشته باشند. ۱۲۰ ولت معمولاً برای روشنایی و اکثر رسانه های دیجیتال استفاده می شود. خروجی های ۲۴۰ ولت معمولاً برای خدمت به اجاق و پخت وپز، آبگرمکن و خشک کن لباس (در صورت استفاده از برق، به جای استفاده از گاز طبیعی) قرار می گیرند. گاهی یک خروجی ۲۴۰ ولت در گاراژ برای ماشین آلات یا برای شارژ یک ماشین الکتریکی نصب می شود.
ببر کوچک کانتون () یک فیلم در ژانر اکشن و رزمی است که در سال ۱۹۷۳ منتشر شد. از بازیگران آن می توان به جکی چان و تی ین فنگ اشاره کرد.
شمشیر بی رحم () فیلمی در ژانر اکشن و فانتزی است که در سال ۱۹۷۱ منتشر شد.
رایانش احساسی (که به نام هوش مصنوعی احساسی نیز شناخته می شود) مطالعه و توسعهٔ سیستم ها و ابزارهایی است که می توانند هیجانات انسانی را تشخیص، تفسیر، پردازش و شبیه سازی کنند؛ که یک حوزهٔ بین رشته ای است که علوم کامپیوتر، روان شناسی و علوم شناختی را شامل می شود هرچند ممکن است خاستگاه این علوم به اولین جستجوهای فیلسوفانه در احساسات برگردد این شاخهٔ تازهٔ علوم کامپیوتر با مقالهٔ "Rosalind Picard" در سال ۱۹۹۵ در رابطه با رایانش احساسی معرفی شد. هدف این تحقیقات شبیه سازی انتقال احساسات می باشد. ماشین باید بتواند حالت احساسی انسان را تفسیر کرده، رفتار خود را با آن تطبیق داده، به آن احساسات واکنش مناسب نشان دهد. تفاوت بین آنالیز عواطف (sentiment analysis) و آنالیز احساسات این است که دومی احساسات متفاوت را بعینه تشخیص می دهد نه صرفاً متفاوت بودن هرکدام از آن ها را. حوزه ها. یافتن و تشخیص اطلاعات احساسی. کشف اطلاعات احساسی با سنسورهای غیرفعالی آغاز می شود که اطلاعات فیزیکی یا رفتاری کاربر را بدون مداخله در ورودی می گیرند. دادهٔ جمع آوری شده با نشانه هایی هایی که انسان ها از آنها کمک می گیرند تا احساسات دیگران را درک کنن
د هم تراز است. برای مثال، یک دوربین ویدئویی ممکن است حالات صورت، بدن و حرکات انسان را ضبط کند در حالی که میکروفون حرف های گفته شده را ذخیره می کند. سنسورهای دیگر نشانه های احساسی را مستقیماً با اندازه گیری داده های فیزیولوژیکی مانند دمای بدن و مقاومت هیجان آور(galvanic resistance) پیدا می کنند. تشخیص اطلاعات احساسی مستلزم آن است که الگوهای معنادار از داده های جمع آوری شده استخراج شود. این عمل به وسیلهٔ تکنیک های یادگیری ماشین که انواع داده ها را تفسیر می کنند مانند تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی یا شناسایی حالات صورت صورت می پذیرد صورت می گیرد. این الگوریتم ها یا یک برچسب (مانند سردرگم) تولید کرده یا به یک فضای ارزش گذاری تخصیص داده می شوند. احساسات در ماشین ها. یک حوزهٔ دیگر رایانش احساسی طراحی دستگاه هایی است که قادرند توانایی های حسی ذاتی خود را بروز داده یا می توانند احساسات را به طور قانع کننده ای شبیه سازی کنند. یک نگرش کاربردی تر بر اساس توانایی های تکنولوژیکی حال حاضر، شبیه سازی احساسات در عامل های مکالمه ای (مثل السای آمازون) برای اثرگذاری هر چه بیشتر ارتباط بین انسان ها و ماشین ها می باشد. ماروین من
سکی، یکی از پیشگامان علوم کامپیوتر در هوش مصنوعی، از احساسات به عنوان بحث وسیع تری در هوش ماشین نام برده در "Emotion Machine" بخاطر نشان می کند که: احساس فرق چندانی با روند متفاوتی که ما به عنوان «تفکر» می شناسیم ندارد. فناوری ها. در علوم شناختی و علوم اعصاب، دو مدل اساسی درک و طبقه بندی احساست توسط انسان ها را توضیح می دهند: مدل پیوسته (continuous) و مدل قیاسی (categorical). مدل پیوسته هر حالت صورت را به عنوان یک بردار ویژگی در فضای صورت بیان می کند. این مدل برای مثال توضیح می دهد چگونه احساسات با شدت های مختلف دیده می شونند. در مقابل، مدل قیاسی از طبقه بندی کننده هایی تشکیل شده که هرکدام بر حسب یک دستهٔ عواطف خاص تنظیم شده اند. این مدل توضیح می دهد چرا عکس های یک تزریق مورفین بین صورت خوشحال و شگفت زده به عنوان خوشحال یا شگفت زده تفسیر می شوند و نه چیزی بین این دو. این دو نگرش یک عیب بزرگ مشترک دارند: می توانند فقط یک نوع حس را از عکس برداشت کنند، این تمام کاری است که این دو روش قادر به انجامش هستند. هرچند با گذشت هر روز می می توانیم بیش از یک نوع حس از یک عکس برداشت کنیم. هم روش پیوسته و هم قیاسی قادر به ش
ناسایی چندین حس از یک عکس نیستند، پس یک روش جدید مدل سازی در نظر گرفتن یک نوع دسته بندی برای هم پوشانی دسته بندی های کوچک دیگر است. مطالعه ای مرتبط با این موضوع در «مدلی برای درک حالت های احساسات صورت انسان ها: مرور تحقیقات و نقطه نظرات» به تفصیل آورده شده است. قسمت های بعدی ویژگی های احتمالی را مورد توجه قرار می دهند که می توانند برای تشخیص احساسات به کار گرفته شوند. احساسات در گفتار. تغییرات گوناگون در سیستم عصبی خودکار می توانند به طور غیر مستقیم گفتار انسان را تغییر دهند و تکنولوژی های حسی می توانند از این اطلاعات استفاده کرده، احساسات را تشخیص دهند. برای مثال، گفتار ایجاد شده در حالت ترس، عصبانیت یا شادی تند و بلند ادا شده واضحاً زیرتر و گسترده تر به گوش می رسند در حالی که احساساتی همچون خستگی، بی حوصلگی یا ناراحتی بم تر بوده مبهم تر به گوش می رسند. به نظر می رسد بعضی عواطف مانند عصبانیت یا تأیید راحت تر به طور محاسباتی شناسایی می شوند. تکنولوژی های پردازش احساسی گفتار حالت احساسی کاربر را با استفاده از آنالیز محاسباتی ویژگی های کلامی تشخیص می دهند. پارامترهای گفتاری و ویژگی های عروضی مانند متغیرهای زیر
و بمی صدا و سرعت گفتار می توانند به وسیلهٔ تکنیک های تشخیص الگو آنالیز شوند. آّنالیز گفتار یک روش کارا برای شناسایی حالت حسی با دقت گزارش ۷۰تا ۸۰٪ در مطالعات اخیر می باشند. این سیستم ها به طور متوسط از انسان ها (با دقت تقریبی ۶۰٪) بهتر عمل می کنند اما دقتشان از سیستم هایی که از روش های دیگر مانند حالت فیزیولوژیکی یا حالات صورت برای تشخیص احساسات استفاده می کنند، کم تر است. بهرچند، از آنجایی که بسیاری از مشخصات گفتاری مستقل از معنا یا فرهنگ هستند، این تکنیک روشی امیدبخش برای تحقیقات آتی قلمداد می شود. الگوریتم ها. فرایند تشخیص احساست در گفتار/ نوشتار نیازمند ایجاد پایگاه داده، دانش یا مدل فضای برداری قابل اطمینان می باشد. که به اندازهٔ کافی گسترده بوده تا تمامی نیازهای کاربردی آن را برطرف کند و همچنین به تعدادی طبقه بندی کنندهٔ موفق نیاز است که اجازهٔ دسته بندی سریع و دقیق را بدهد. در حال حاضر، بیشتر روش های طبقه بندی استفاده شده طبقه بندی کننده های تفکیک کنندهٔ خطی (LDC) , k امین همسایهٔ نزدیک (K-NN)، مدل گوسین ترکیبی (GMM)، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)، الگوریتم های درخت انتخابگر و م
دل های مارکوف پنهان می باشند. تحقیقات بسیاری نشان می دهند به طور کلی انتخاب طبقه بندی کنندهٔ مناسب به طور چشم گیری عملکرد سیستم را افزایش می دهد. لیست زیر توضیح کوتاهی از هر الگوریتم ارائه می دهد: ثابت شده است که داشتن شواهد صوتی کافی در دسترس وضعیت احساسی یک فرد می تواند با مجموعه ای از اکثریت شرکت کننده در رده بندی، طبقه بندی شود. مجموعه پیشنهاد شده طبقه بندی کننده ها بر پایه این سه طبقه بندی کننده اصلی است: kNN , C4.5 و SVM-RBF Kernel(ترکیب ماشین بردار پشتیبان با هسته تابع پایه شعاعی). این مقایسه با دو مجموعه دیگر طبقه بندی کننده انجام شده است: روش یکی در مقابل همهٔ (OAA) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) چند منظوره با هسته های ترکیبی و یکی روش مجموعه ای از طبقه بندی ها که شامل دو طبقه بندی کننده اصلی است: روش C5.0 و شبکه عصبی. نوع دیگر پیشنهاد شده عملکرد بهتری را نسبت به دو مجموعه طبقه بندی کننده دیگر به دست می آورد. پایگاه های داده. اکثریت عظیم سیستم های فعلی، وابسته به داده هستند. این باعث یکی از بزرگترین چالش ها در تشخیص احساسات مبتنی بر گفتار می شود، همان طور که دلالت دارد انتخاب یک پایگاه داده مناسب برای آ
موزش طبقه بندی کننده استفاده شده است. اکثر اطلاعات موجود در حال حاضر از بازیگران به دست آمده است و بنابراین نمایشی از احساسات (emotions)نمونه اولیه است. آن به اصطلاح مجموعه داده های بازی شده، معمولاً بر پایه نظریه احساسات اصلی است (که توسط پل اکمن ارایه شد)، که وجود شش احساس اصلی را شامل می شود (خشم، ترس، انزجار، تعجب، شادی، غم و اندوه)، و دیگر احساسات به صورت یک ترکیب از آنها است. با این اوصاف، هنوز هم اینها کیفیت صوتی بالا و کلاس های متعادل را پیشنهاد می دهند (گرچه اغلب خیلی کم هستند)، که به افزایش میزان موفقیت در شناخت احساسات کمک می کند. با این حال، برای کاربرد زندگی واقعی، داده های طبیعی ترجیح داده می شود. یک پایگاه داده طبیعی می تواند با مشاهده و تجزیه و تحلیل افراد در زمینه های طبیعی آنها تولید شود. در نهایت، چنین پایگاه داده ای باید به سیستم اجازه دهد تا احساسات را براساس زمینه آنها تشخیص دهد و همچنین اهداف و پیامدهای تعامل را تعبیه کند. طبیعت این نوع داده، اجازه می دهد تا برای اجرای صحیح زندگی واقعی با توجه به این واقعیت، حالت هایی که به طور طبیعی در طول تعامل انسان و کامپیوتر (HCI) رخ می دهد را توصی
ف می کند. علیرغم مزایای فراوانی که داده های طبیعی بر داده های بازی شده دارد، بدست آوردن آن دشوار است و معمولاً دارای شدت احساسی کم است. علاوه بر این، داده های به دست آمده در زمینه طبیعی به دلیل سر و صدا محیط اطراف و فاصله افراد از میکروفون دارای کیفیت سیگنال پایین است. اولین تلاش برای تولید چنین پایگاه داده ای، کپسول احساس FAU Aibo بود که برای CEICES (ترکیبی از تلاش ها برای بهبود طبقه بندی خودکار حالت های احساسی کاربر) براساس یک زمینه واقع بینانه از کودکان (سن ۱۰ تا ۱۳ سالگی) که با ربات حیوان خانگی Aibo سونی بازی می کنند، بود. به همین ترتیب، تهیه یک پایگاه داده استاندارد برای همه تحقیقات احساسی، یک روش ارزیابی و مقایسه تأثیر سیستم های تشخیص را فراهم می کند. توصیفگرهای گفتار. پیچیدگی روند شناخت تأثیر، با تعداد کلاس ها (تأثیرات) و توصیفگرهای گفتاری مورد استفاده در طبقه بندی افزایش میابد؛ بنابراین، حیاتی است که فقط مرتبط ترین ویژگی ها را انتخاب کنید تا از توانایی مدل برای شناسایی احساسات همراه با افزایش کارایی، که به طور خاص برای تشخیص در زمان واقعی معنی دار است، اطمینان حاصل شود. طبق برخی مطالعات که به استفادهٔ
بیش از ۲۰۰ ویژگی مجزا اشاره می کند، نشان می دهد که دامنه انتخاب های ممکن گسترده است. برای بهینه سازی سیستم و افزایش میزان موفقیت تشخیص صحیح احساسات، شناسایی آنهایی که زاید و نامطلوب هستند، بسیار مهم و حیاتی است. ۱. ویژگی های فرکانس - شکل تلفظ : تحت تأثیر نرخ تغییر فرکانس اساسی قرار می گیرد. - میانگین زیر و بمی صدا: توصیف چگونگی بالا یا پایینی گوینده نسبت به گفتار عادی که صحبت می کند. - شیب حدفاصل: گرایش تغییر فرکانس را در طول زمان توصیف می کند، می تواند بالا رونده، پایین رونده یا تراز باشد. - کاهش نهایی: مقداری که توسط آن فرکانس در پایان یک صحبت می افتد. - دامنه زیرو بمی صدا: اندازه گسترش بین حداکثر و حداقل فرکانس یک سخنرانی است. ۲. ویژگی های مرتبط با زمان. - نرخ گفتار : میزان لغات یا هجاهایی را که در طول یک واحد زمان بیان می شود، توصیف می کند. - فرکانس تأکید: میزان وقوع زیر و بمی تأکید شده سخنان را اندازه گیری می کند. ۳. پارامترهای کیفیت صدا و توصیفگرهای انرژی: - تنفس : صدای تنفس را در گفتار اندازه گیری می کند. -درخشندگی : غلبه فرکانس بالا یا پایین را در صحبت توصیف می کند. -بلندی صدا: دامنه شکل موج صحبت یا
به نحوی انرژی صحبت را اندازه گیری می کند. -ناپیوستگی مکث: گذار بین صدا و سکوت را توصیف می کند. -ناپیوستگی زیر وبمی صدا: گذار از فرکانس اساسی را توصیف می کند. شناسایی اثرات چهره. تشخیص و پردازش بیان صورت توسط روش های مختلفی از قبیل جریان نوری، مدل های پنهان مارکوف، پردازش شبکه عصبی یا مدل های ظاهر فعال به دست می آید. بیش از یک روش می تواند ترکیبی یا همجوشی باشد (تشخیص چندجمله ای، مثلاً چهره ها و گفتارهای سخنرانی، صورتها و حرکات دست، یا بیان صورت با گفتار و متن برای تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل متادیتای چندجمله ای) برآورد قوی وضعیت عاطفی موضوع. پایگاه داده های حالت چهره. ایجاد پایگاه داده احساسات یک کار دشوار و وقت گیر است. با این حال، ایجاد پایگاه داده یک گام ضروری در ایجاد یک سیستم است که احساسات انسان را تشخیص می دهد. اکثر پایگاه داده های احساسی در دسترس عموم فقط حالات چهره ژست گرفته شده را شامل می شود. در پایگاه داده های حالات ژست گرفته شده، از شرکت کنندگان خواسته می شود تا حالات احساسی پایه مختلف را نمایش دهند، در حالی که در پایگاه داده های خودجوش حالات طبیعی هستند. تحریک احساسات خودجوش مستلزم تلا
ش قابل توجه در انتخاب محرک های مناسب است که می تواند منجر به نمایش غنی از احساسات مورد نظر شود. در مرحله دوم، این فرایند شامل نشانه گذاری احساسات توسط افراد آموزش دیده به صورت دستی است که پایگاه های داده را بسیار قابل اعتماد می سازد. چون که ادراک حالات و شدت آنها در واقع پیرو نظر شخصی است، حاشیه نویسی و تفسیر آن ها توسط متخصصین برای داشتن اعتبار امری ضروری است. محققان با سه نوع پایگاه داده کار می کنند، مانند یک پایگاه داده از اوج حالت تصاویر، یک پایگاه داده از توالی های تصویر که تصویرگر یک احساس از حالت خنثی تا اوج آن است و کلیپ های ویدئویی با حاشیه نویسی های احساسی. بسیاری از پایگاه داده های حالت چهره صورت گرفته اند و برای هدف شناسایی حالات شناخته شده ساخته شده اند. دو پایگاه داده که به طور گسترده ای استفاده می شود CK + و JAFFE هستند. دسته بندی احساس. با انجام تحقیق میان فرهنگ های متفاوت در پاپوآ گینه نو بر روی افراد قبایل پیشین در اواخر دهه ۱۹۶۰، پل اکمن این ایده را که حالت چهره ناشی از احساس توسط فرهنگ تعیین نشده و جهانی هستند را مطرح کرد. بر این اساس او پیشنهاد داد که منشأ این حالات بیولوژیکی بوده و بنابر
این می توانند به صورت مطمئن و صحیح دسته بندی شوند. به همین علت او به صورت رسمی شش احساس پایه ای را در سال ۱۹۷۲ ارائه کرد: با این حال در دهه ۱۹۹۰، اکمن لیست احساسات پایه ای خود را توسعه داد و محدوده ای از احساسات مثبت و منفی را به لیست اولیه اضافه کرد که الزاماً همه محدود به ماهیچه های صورت نبودند. این احساسات جدیداً اضافه شده عبارتند از: سیستم کد کردن حرکت صورت. با تعریف کردن حالات بر اساس اعمال ماهیچه ها، سیستمی طراحی شده است تا به صورت رسمی نمود فیزیکی احساسات را دسته بندی کند. مفهوم مرکزی سیستم کد کردن حرکت صورت یا FACS که در سال ۱۹۷۸ توسط پاول اکمن و والس و. فریسن ایجاد شده است، واحدهای عمل (Action Unit) هستند. آن ها اساساً یک منقبض شدن یا نشدن یک یا تعداد بیشتری ماهیچه هستند. اما هر چقدر هم که این مفهوم ساده به نظر برسد، برای شکل دادن پایهٔ یک سیستم شناسایی احساسی پیچیده و عاری از تفسیر کافیست. با تشخیص سرنخ های مختلف در حالات صورت، دانشمندان قادرند که رابطهٔ هر یک از آن ها را به کد واحد عمل مربوطه اش برقرار سازند. در نتیجه، آن ها دسته بندی زیر را از شش احساس پایه بر اساس واحدهای عملشان ارائه کرده اند. (
در اینجا علامت "+" به معنای "و" است) چالش ها در تشخیص حالت چهره. درست مثل هر کار محاسباتی دیگر، در تشخیص احساس با پردازش حالت چهره موانعی وجود دارند که باید از میان برداشته شوند تا به طور کامل از پتانسیل پنهان الگوریتم کلی یا متد به کار گرفته شده استفاده شود. دقت مدل سازی و ردیابی، به خصوص در مراحل اولیه محاسبات احساسی یک مشکل بود. با تکامل سخت افزار، با کشفیات جدید و معرفی تلاش های جدید، این مسئله فقدان دقت حل می شود، بدون در نظر گرفتن مشکلات نویز. اما برای رفع نویز راهکارهای مختلفی از جمله میانگین گیری همسایگی neighborhood averaging، هموار کردن به کمک گوسین خطی linear Gaussian smoothing، فیلتر میانه یا راهکارهای جدیدتری مثل الگوریتم بهینه سازی جستجوی تغذیه باکتریایی Bacterial Foraging Optimization وجود دارند. آاین که درجه دقت در تشخیص چهره (نه تشخیص حالت احساس) به دقت بالای کافی برای آن که اجازه استفاده مؤثر گسترده آن را در سطح جهانی بدهد، نرسیده است، به صورت عمومی شناخته شده است (تلاش های زیادی در این زمینه، به ویژه از طرف نهادهای اجرای قانون، صورت گرفته است که در موفقیت شناسایی مجرمان، شکست خوردند). بدون
بهبود بخشیدن دقت سخت افزار و نرم افزار استفاده شده برای تشخیص چهره، سرعت پیشرفت کار به شدت کند می شود. چالش های دیگر عبارتند از: ژست بدن. ژست ها می توانند به صورت مؤثر به عنوان وسیله ای برای تشخیص یک حالت احساسی خاص از بکار برنده آن استفاده شوند، به ویژه زمانی که در ترکیب با تشخیص چهره و تشخیص و گفتار استفاده می شنود. بسته به عمل خاص، ژست ها می توانند پاسخ های واکنشی ساده ای باشد، مثل بالا انداختن شانه ها هنگامی که پاسخ یک سؤال را نمی دانید، یا می توانند پیچیده و پر معنا باشند، مثل ارتباط برقرار کردن با زبان اشاره. بدون استفاده از هیچ شی یا محیط اطرافمان، می توانیم دست هایمان تکان دهیم، دست بزنیم یا به کسی اشاره کنیم که به سمتمان بیاید. از طرف دیگر، هنگام استفاده از اشیا می توانیم به آن ها اشاره کنیم، حرکتشان بدهیم، لمسشان کنیم یا حملشان کنیم. یک کامپیوتر باید توانایی تشخیص این اعمال، تحلیل موقعیت و پاسخگویی معنادار را داشته باشد تا برای تعامل انسان-کامپیوتر به صورت مؤثر استفاده شود. روش های زیادی برای تشخیص ژست بدن پیشنهاد شده است. برخی از مقالات ۲ رویکرد متفاوت در تشخیص ژست را متمایز کرده اند: یکی بر اساس ی
ک مدل ۳ بعدی و دیگری براساس ظاهر روش اول از اطلاعات سه بعدی از المان های کلیدی اعضای بدن استفاده می کند تا چندین پارامتر مهم بدست بیاورد، مثل موقعیت کف دست یا زاویه مفاصل. از طرف دیگر، سیستم های مبتنی بر ظاهر از تصاویر و ویدیوها برای تفسیر مستقیم استفاده می کنند. ژست دست ها یک نقطه تمرکز معمول در روش های تشخیص ژست بدن است. نظارت فیزیولوژیکی. نظارت های فیزیولوژیکی می توانند جهت تشخیص حالت احساسی یک کاربر با استفاده از نظارت و تحلیل نشانه های فیزیلوژیکی او استفاده شود. این نشانه ها از پالس و ضربان قلب آن ها تا انقباضات دقیقه ای عضلات صورت تغییر می کند. این زمینه تحقیقاتی همچنان در مراحل نسبتاً ابتدایی است چرا که به نظر می رسد تمایل بیشتری به سمت تشخیص احساس از طریق داده های ورودی صورت وجود دارد. با وجود این، این زمینه در حال شتاب گرفتن است و در حال حاضر شاهد محصولاتی واقعی هستیم که تکنیک ها را پیداه سازی می کنند. سه نشانه اصلی فیزیولوژیکی که می توانند مورد تحلیل قرار بگیرند عبارتند از: ضربان حجم خون، پاسخ گالوانیک پوست و الکترومیوگرافی صورت. ضربان حجم خون. مرور کلی. ضربان حجم خون (BVP) یک فرد می تواند توسط فرای
ندی که فوتوپلسیسموگرافی نامیده می شود، اندازه گیری شود، که گرافی که نشان دهنده جریان خون در اندام ها است را ایجاد می کند. قله های موج ها یک سیکل قلبی را که قلب، خون را به اندام ها پمپاژ کرده است را نشان می دهند. اگر فرد دچار ترس شود یا غافلگیر شود، قلبش معمولاً «می پرد» و برای مدتی تندتر می زند که باعث می شود دامنه سیکل قلبی افزایش پیدا کند. این مسئله به وضوح در فوتوپلسیسموگرافی هنگامی که فاصله بین قعر و قله موج کاهش پیدا کرده است، قابل مشاهده است. با آرام شدن فرد و گسترش هسته میانی بدن، اجازه می دهد تا خون بیشتری به اندام ها جاری شود و دوره به حالت عادی خودش بر می گردد. روش های مورد استفاده. اشعه مادون قرمز توسط سخت افزار سنسور مخصوصی به پوست تابانده می شود و میزان نور بازتاب شده اندازه گیری می شود. میزان نور بازتابی و منتقل شده با BVR مرتبط است چرا که نور توسط هموگلوبین که به فراوانی در جریان خون وجود دارد جذب می شود. کاستی ها. اطمینان یافتن از این که سنسور تابش نور مادون قرمز و نظاره کردن نور بازتابی همواره به اندام پیشین اشاره می کند، کار دشواری است، به ویژه این که افراد معمولاً در هنگام کار با کامپیوتر خ
ود را کش می دهند و مجدداً موقعیت خود را تنظیم می کنند. فاکتورهای دیگری هم وجود دارند که می توانند روی ضربان حجم خون یک فرد تأثیر بگذارند. با توجه به این که این کار اندازه گیری جریان خون از میان اندام ها است، اگر فرد احساس گرما یا سرمای شدیدی کند، پس بدنش ممکن است اجازه جاری شدن خون بیشتر یا کمتری را از اندام ها بدهد که همهٔ این مسائل ارتباطی به حالت احساسی او ندارد. الکترومیوگرافی چهره. الکترومیوگرافی چهره، تکنیکی برای اندازه گیری فعالیت الکتریکی عضلات چهره است؛ که بوسیله ضربه های الکتریکی کوچکی که به وسیله عضلات چهره در زمان برخورد تولید می شوند، تقویت می شوند. چهره مقدار زیادی احساس را بیان می کند اما دو گروه اساسی از عضله صورت هستند که برای تشخیص احساس مطالعه می شوند: ماهیچه ابرقهرمان موج دار که همچنین به عنوان عضله سرگردان شناخته می شود، باعث اخم ابرو می شود و بنابراین بهترین آزمایش برای واکنش به احساس منفی و نامطبوع است. ماهیچه مهم زیگومتیکاس وظیفه آن، کشیدن گوشه های لب به عقب، موقع خندیدن است و بنابراین عضله ایست که به احساس مثبت واکنش نشان می دهد. واکنش گالوانیک پوست. پاسخ گالوانیک پوست، یک ابزار هدایت
پوست است که وابسته به رطوبت پوست است. در حالیکه غدد عرق این رطوبت را تولید می کنند، خود غدد عرق نیز توسط سیستم عصبی بدن کنترل می شوند. اینجا یک همبستگی بین پاسخ گالوانیک پوست و حالت برانگیختگی بدن وجود دارد، هر چقدر برانگیختگی بیشتر باشد، هدایت پوستی بیشتر است و پاسخ گالوانیک پوست نیز بیشتر می شود. این می تواند به وسیله دو الکترود کوچک نقره کلرید اندازه گیری شود، بگونه ای که روی پوست قرار می گیرند، در حالی که یک ولتاژ کمی بین آنها است. یک سنسور نیز، هدایت را اندازه گیری می کند. برای ماکزیمم کردن آرامش و کاهش تحریک، الکترودها روی پاها جاسازی شوند که باعث می شود دست ها کاملاً راحت بین صفحه کلید و ماوس در ارتباط باشند. زیبایی شناسی بصری. زیبایی شناسی در دنیای هنر و عکاسی، اشاره به شناخت اصول طبیعی در خوشایندی از زیبایی دارد. قضاوت در مورد زیبایی و کیفیت های زیبایی شناسی، یک کار ذهنی سطح بالا است. دانشمندان علوم کامپیوتر در دانشگاه پن استیت، به طور اتوماتیک کیفیت استنتاج کیفیت زیبایی تصاویر رابر اساس محتوای بصری شان، به صورت یک مسئله یادگیری ماشین بررسی می کنند که در آن از تصاویر آنلاین هم مرتبه از یک پایگاه داد
ه تصاویر، استفاده می شد آنها ویژگی های بصری مشخصی را استخراج می کنند که بر اساس آنها به طور مفهومی می توانند بین تصاویر خوشایند و ناخوشایند بر اساس علم زیبایی شناسی، تمایز قایل شوند. کاربردهای بالقوه. آموزش. در کاربردهای آموزش الکترونیکی، از رایانش احساسی برای نشان دادن نمونه ای از معلم کامپیوتری استفاده می شود، موقعی که یک یادگیرنده بی حوصله است یا علاقه مند یا ناامید یا خوشحال است. مراقبت های بهداشتی. دانش احساسی به کار گرفته شده در ربات های اجتماعی و همچنین تعداد زیادی از ربات های پیشرفته در مراقبت های بهداشتی، منفعت زیادی دارد؛ زیرا آنها می توانند حالت های احساسی کاربران و بیمارانشان را بهتر قضاوت کنند و عملکرد و برنامه ریزی را به طور اختصاصی تری تغییر بدهند. این به ویژه مهم است در کشورهایی که با رشد جمعیت کهنسال و کمبود کارگران جوان، برای پاسخ به نیازهایشان، مواجه می شوند. رایانش احساسی همچنان برای توسعه تکنولوژی ارتباطات برای افرادی که اوتیسم دارند، در حال اجرا است. قسمت مورد توجه آزمایش در توسعه اینترنت عاطفی یا احساسی نقش دارد. بازی های ویدئویی. بازیهای ویدیویی تأثیرگذار، حالت های احساسی بازیکنان را ا
ز طریق دستگاه های ثبت بازخورد زنده، ثبت می کنند. یک فرم بخصوص از بازخورد زنده، از طریق گیم پد است که با فشاردادن یک دکمه، فشار را اندازه می گیرد که این همبستگی زیادی با سطح برانگیختگی بازیکن دارد که به وسیله رابط های مغز و رایانه در انتهای دیگر مقیاس نشان داده شده است. بازی های تأثیر گذار در تحقیقات پزشکی برای حمایت از توسعه احساسی بچه های اوتیسم به کار گرفته شده اند. کاربردهای دیگر. کاربردهای بالقوه دیگر، بر نظارت اجتماعی متمرکز شده اند. برای مثال یک ما شین می تواند احساس تمام مسافران را برای داشتن ایمنی بیشترتر کنترل کند؛ مثلاً اگر ماشین تشخیص دهد راننده عصبانی است، وسایل نقلیه را تغییر می دهد. رایانش احساسی کاربردهای دیگری در تعامل انسان و کامپیوتر دارد. به عنوان مثال آینه های احساسی به کاربر اجازه می دهد که عملکرد خودش را ببیند. عوامل کنترل احساسات، قبل از اینکه یک نفر یک ایمیل خشم آلود بفرستد یا حتی دستگاه، موسیقی را با همان حالت پخش کند هشدار می دهد. یمحقق رومانیایی Dr. Nicu Sebe یک قدم فراتر رفته و آنالیز صورت شخص هنگام استفاده از یک محصول ویژه (به عنوان مثال، یک بستنی) را نشان داده است. شرکت ها قادرند
از این آنالیز برای نتیجه گیری در مورد اینکه آیا این محصول توانسته بازار مربوطه را به دست آورد یا خیر، استفاده کنند. همچنین از حالت احساسی یک شخص می توان برای تاثیرپذیری از آگهی تلویزیون در طول ضبط یک ویدیو واقعی در طول آزمایش، استفاده کرد. میانگین نتایج انجام شده روی یک گروه بزرگ از افراد نشان می دهد که یک نفر می تواند آیا بگوید این آگهی یا فیلم اثر مطلوب داشته است و اینکه عواملی که بیشترین علاقه را در تماشاگر ایجاد می کنند را تعیین کند. رویکرد شناختی در برابر رویکرد تعاملی. در حوزه تعامل انسان و کامپیوتر، مفهوم مدل شناختی یا مدل اطلاعاتی یا مدل احساسی Rosalind Picard's مورد انتقاد شدید واقع شده و با رویکرد پس شناختی یا رویکرد عمل گرا ی تقابلی به کار گرفته شده بوسیله Kirsten Boehner و دیگرانی که احساس را یک مفهوم ذاتاً اجتماعی نشان می دهند، در تقابل است. توجه پیکارد (Picard's focus) بر تعامل انسان و کامپیوتر است و هدفش برای رایانش احساسی، دادن ظرفیتی به کامپیوتر برای تشخیص، بیان و در برخی حالت ها احساس داشتن است. برعکس، رویکرد تعاملی به جست و جوی کمک به مردم برای فهمیدن و تجربه کردن احساساتشان، و توسعه ارتبا
طات بین فردی وابسته به کامپیوتر است. آن ضرورتاً جستجوی یک نقشه احساس با یک مدل ریاضی واقعی برای تفسیر توسط ماشین نیست اما به طور نسبی به انسان ها اجازه می دهد که احساس را از عبارات احساسی یکدیگر به وسیله روش های نامحدود مبهم، ذهنی یا حساس به متن، را درک کنند. منتقدین پیکارد مفهوم احساس او را به عنوان یک مفهوم عینی، بسته، شخصی و ساختاریافته تلقی می کنند. آنها می گویند که حذف مفهوم پیچیدگی از تجربه احساسی، احساس را به یک علامت روانشناختی گسسته کاهش می دهد که داخل بدن اتفاق می افتد و قابل اندازه گیری است و اینکه یک علامت نیز برای شناخت است. رویکرد معکوس ادعا می کند که اگرچه احساس جنبه بیوفیزیکی دارد، اما "از نظر فرهنگی به طور پویا تجربه شده است؛ و تا حدودی بر اساس عمل و عکس العمل ساخته شده است. " از طرف دیگر، احساس را به عنوان «یک محصول فرهنگی و اجتماعی که از درون تجربه می شود»، در نظر می گیرد.
سو فنگ (؛ زادهٔ ) بازیگر، تهیه کننده فیلم و اهالی کسب وکار اهل تایوان است.&lt;ref name="Lee/Ho"&gt;Lily Xiao Hong Lee, Clara Wing-chung Ho: "Biographical Dictionary of Chinese Women" - Volume 2. M. E. Sharpe 2003, , pp. 231-233 ()&lt;/ref&gt; از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می توان به "پنجمین اژدها" و "نشانی از ذن" اشاره کرد.