人工情感建模在人机交互、教育、拟人机器人、娱乐等领域具有广泛的应用前景和经济价值,目益引起学术界和产业界的高度重视。很多大学和公司成立了人工情感研究组,如美国的麻省理工学院、IBM公司,日本的Sony公司。情感建模研究已成为近年来心理学和计算科学的研究热点。本文基于C.Breazeal的理论构建情感空间,并在情感空间中引入粒子系统。根据OCC模型,外界刺激被转化为空间中的场,影响粒子在空间中的运动状态。粒子在情感空间中的分布决定模型当前的情感状态。模型每隔一定时间输出一个多维向量,该向量表示模型当前各种情绪的激活程度。如果一个或多个维度上的情绪激活度大于阈值,则认为情感模型此刻带有这几种情绪。在上述模型的基础上,本文实现了人工情感系统。依据面部动作编码系统和Candide网格模型,系统根据情感模型的情绪激活度,显示出相应的人脸表情,使用户获得直观感受。与近年来国内外人工情感建模领域的研究成果比较,本文的主要贡献在于:针对人类情感特有的衰减性、非线性、恒定性三大特征,本文创新性地在传统情感空间中引入粒子系统。面对同样的外界刺激,由于背景情感的不同,模型可能出现不同的情感状态变化,体现了在整体确定性下的局部随机性。由于粒子系统本身的非线性,无论一种外界刺激如何强烈,系统在情绪激活度上都将达到饱和状态,不会无限升高。该模型不仅能表现当前多个外界刺激因素对情感变化的综合影响,还能反映之前发生过的事件对情绪变化的潜在影响。同时,多维度的情感状态输出还为将来能够提出一种动态生成面部表情的方法创造了条件。