摘 要
随着人工智能技术的快速发展，人机交互系统逐渐向情感化、智能化方向演进，以满足用户对自然交互体验的需求。本研究旨在设计与实现一种基于情感计算的人机交互系统，通过多模态情感识别和动态反馈机制提升用户体验。研究采用深度学习算法结合生理信号与面部表情分析，构建了高精度的情感识别模型，并将其集成到交互框架中，实现了实时情感感知与响应功能。实验结果表明，该系统在情感分类准确率和用户满意度方面均显著优于传统方法。本研究的创新点在于首次将多源异构数据融合应用于情感计算领域，并提出了一种自适应反馈策略，使系统能够根据用户情绪状态动态调整交互模式。这一成果为未来情感化人机交互系统的开发提供了新思路，同时在教育、医疗及娱乐等领域展现出广阔的应用前景。关键词：情感计算 人机交互 多模态情感识别 自适应反馈策略 深度学习算法
目 录
摘 要 I
第一章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状分析 1
1.3 本文研究方法与结构安排 1
第二章 情感计算理论基础与关键技术 3
2.1 情感计算的基本概念与框架 3
2.2 情感识别的关键技术分析 3
2.3 情感反馈机制的设计原则 4
第三章 基于情感计算的人机交互系统设计 5
3.1 系统架构设计与功能模块划分 5
3.2 用户情感数据采集与处理方法 5
3.3 情感驱动的交互界面设计策略 6
第四章 系统实现与性能评估 7
4.1 系统开发环境与技术选型 7
4.2 实验设计与测试数据分析 7
4.3 性能优化与改进方向探讨 8
结 论 9
致 谢 10
参考文献 11
原创性声明 12
版权使用授权书 12
