情感交互:當計算機播放多媒體程序時，程序員可以用自己的思想和情感發出指令控制程序的運行，而不是單方面執行程序。程序在收到程序員相應的指令後相應地作出響應。這個過程和行為叫做情感互動。
情感計算和人工心理學是和諧人機交互和人工智能領域新的研究方向，也是數學、信息科學、智能科學、神經科學、生理學和心理科學的新交叉。情感計算的研究是試圖創造壹個能夠感知、識別和理解人的情緒，並對人的情緒做出智能、敏感和友好的反應的計算系統。本文以人工心理學和情感計算理論為指導，對人機情感交互的技術和方法進行了探索性研究，並對情感建模、表情識別、表情合成等人機情感交互的相關技術進行了探討，為構建和諧人機提供相關技術支持。本文的主要研究內容和創新點如下:(1)提出了壹種基於MCE準則的Zernike矩和HMM相結合的人臉表情識別方法。在特征提取方面，采用了基於局部人臉信息的矩特征提取方法。通過分割局部人臉區域，提取最能反映表情信息的眼睛和嘴巴子圖像，並計算子圖像的矩特征向量。在分類問題上，采用基於MCE訓練準則的HMM進行分類。實驗表明，該準則函數比原準則函數定義更加合理，能夠有效利用訓練樣本集中的判別信息，充分利用了訓練數據，提高了HMM的性能。(2)情感的計算模型被認為是通過與用戶的情感交互來實現更有效的人機交互的關鍵組件。在建立情感計算模型的過程中，提出了壹種情感的數值分類和描述方法，結合維度理論和基本情感理論，建立了情感的數值空間。提出了個性、情緒、需求等情感成分的數值描述方法和需求的動態處理方法，建立了情感成分之間的映射關系。如何有效地組織和協調各種情感成分，實現外部環境和情感狀態到情感行為的映射，是情感建模中的壹個難題。為了解決這壹問題，提出了壹種基於情感認知評價理論的情感計算模型。該模型用馬爾可夫過程描述情感狀態的變化和轉移過程，用馬爾可夫決策過程建立情感成分和情感表達之間的關系。(3)在人臉表情合成部分，采用Candide模型作為參數化人臉模型，對網格進行紋理映射後，通過控制AU(Action Units)來控制人臉模型的表情，從而達到參數化控制的目的，進而可以精確合成多種表情。提出了壹種自動交互式模型調整算法。當自動提取效果不好時，可以交互修改正面特征並估計特征點深度，通過徑向基函數插值調整模型的非特征點。與其他方法相比，該算法在圖像質量良好的情況下實現了自適應調整，具有壹定的實用價值。在上述算法和模型的基礎上，設計並實現了壹個擬人化的網絡信息咨詢服務系統，並驗證了模型的有效性和正確性。本文的情感模型使得信息咨詢服務系統能夠表現出豐富的情感。與壹般的信息咨詢服務系統相比，信息咨詢服務系統更加智能化和擬人化。