什么是数据标注？

一、什么是数据标注？

1 数据标注定义

数据标注是对未经处理的语音、、文本、视频等数据进行加工处理, 并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得, 随后的数据标注相当于对数据进行加工, 然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。

2 为什么要做数据标注？

目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，此种机器学习方式下对于标注数据有着强依赖性需求，未经过标注处理的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据是不能被机器识别与学习的。只有经过标注处理后的数据，成为结构化数据才能被算法训练所使用。

3 数据标注的主要类型

l 计算机视觉

包括矩形框标注、关键点标注、线段标注、语义分割、实例分割标注、ocr标注、分类、视频标注等。

l 语音工程

包括ASR语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判定、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对等。

l 自然语言理解

包括ocr转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译等。

l 自动驾驶点云

包括3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注等。

四数据标注可以应用到哪些业务场景？

1智能驾驶

智能驾驶汽车需要使用算法处理大量复杂场景，需要有海量准确高质量的数据对算法模型进行训练，车辆、行人、障碍物、天气、车道线、路标等车外环境识别算法，驾乘人员的疲劳监测、违规行为识别算法，智能座舱的语音交互、多模态交互技术都需要标注数据。

2智能安防

智能安防是人工智能与信息技术结合的关键领域，需要高质准确的数据对技术进行训练升级。门禁生物识别、城市道路监控、车辆人流监测、违规行为监测、高空抛物监测、行人重识别等AI技术都需数据标注过程。

3智能家居

以AI驱动智能家居，两者同向发展的AIoT是目前主流趋势。人脸识别、指纹识别门禁系统、非法闯入检测、扫地机器人、智能语音助手、智能终端控制等场景的AI技术都需要度数据进行标注。

4智慧金融

AI为传统金融行业、零售行业赋能，简化商业购买流程。身份认证、智能客服、智能营销、智能风控、虚拟购物场景的商品图像、票据单据、人脸识别、指定语料等AI技术都需要数据标注支持。

5智能互联网

智能互联网包括智能应用、文娱互动、智能搜索、内容审核等主要场景，聊天机器人、图文检索、多模态意图判断、情感分析、违法违规内容审核、智能美颜等AI技术需要数据标注支持。

6智慧工业

智慧工业视觉的4大应用场景分别是测量、识别、引导、检测。包括复杂缺陷检测，安全帽反光衣识别、缺陷检测，烟火检测、违法施工检测、睡岗检测等算法都需要数据标注服务。

景联文科技在全国拥有四个大型数据处理基地，智能数据标注平台涵盖标注工作台和产能管理体系，提供完整的语音、图像、文本、视频的全领域数据处理能力。景联文科技官网

情感计算是为了赋予计算机识别、理解、表达和适应人类情感的能力，以此实现高效、亲切的人机交互。人类情感有着表情、语音、生理信号等多种载体，进行多模态情感识别研究可以促进情感计算的发展，而多模态情感识别研究需要多模态情感数据库的支持。当前的情感数据库多是单模态的，虽有少量的多模态数据库但是还存在着一些不足的地方。因此设计并建立一个包含平静、高兴、惊奇、厌恶、伤心、生气、害怕7种情感的多模态情感数据库具有重要的理论意义。<br>　　 本文首先设计了同步采集表情、语音、前额脑电信号三种模态数据的采集方案，筛选影视素材并制作了情感

整理了各类场景应用中AI算法

一、图像CV

内容安全，目标检测，图像识别，智能视觉生产，图像搜索，图像分割，物体检测，图像分类，图像标签，名人识别，概念识别，场景识别，物体识别，场景分析，智能相册，内容推荐，图库管理，网红人物识别，明星人物识别，图像搜索，商品搜索，版权搜索，通用搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，菜品识别，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，智能识图，拍照搜商品，精准广告投放，电商导购，图像分析，图像理解，图像处理，图像质量评估，场景识别，物体识别，场所识别，图像自训练平台，图像分类，目标检测，图像分割，关键点检测，图像生成，场景文字识别，度量学习，图像识别，图像比对，图像分类使用手册，图像分类API文档目标检测使用手册，目标检测API文档Logo检测使用手册，Logo检测API文档，通用搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，车牌识别，相册聚类，场景与物体识别，无限天空，图像识别引擎，**识别，暴力图像识别，工业轮胎智能检测，肋骨骨折识别，显微识别，图像处理，广告识别，人脸算法，人体算法，图像识别，图像增强，OCR，图像处理，ZoomAI，智能贴图，智能制作，质量评价，图像识别，智能鉴黄，图像识别，实时手写识别，唇语识别，通用文字识别，手写文字识别，图像技术，图像识别，图像审核，图像搜索，图像增强，图像特效，车辆分析，图像生成，绘画机器人独家，动漫化身独家，像素风独家，超清人像独家，图像融合，换脸技术，神奇变脸，图像风格化，证件照生成，线稿图像识别，宝宝检测，图像分类，圉像深度估计，天空分割，食物分割，猫狗脸技术，食物识别独家，图像美学评分，车辆分析，车型识别，车型识别（含指导价），车型识别（含配置参数），车标识别，人脸识别（活体），车牌识别，表情识别，安全帽识别，计算机影像，计算机视觉，聚焦光学字符识别、人脸识别、质检、感知、理解、交互，图像视频分析，Logo检测，内容审核，智能批改，笔记评估，思维导图评估，物体检测，物体识别。

二、人脸、体态、眼瞳、声音、指纹

人脸分割人脸识别，无，人体分析HAS，识别人的年龄，性别，穿着信息，客流统计分析，智能客服，热点区域分析，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，换脸甄别，人脸支付，人脸核身，人像变换，人脸试妆，人脸融合，人体分析，手势识别，人脸验证与检索，人脸比对，人脸比对sensetime，人脸水印照比对，静默活体检测，静默活体检测sensetime，人脸检测和属性分析，人脸特征分析tuputech，配合式活体检测，人脸安防，计算机视觉，智能应用服务，人脸查询人脸分析人脸统计名单库管理人脸布控，人脸应用，人体应用，人体查询，车辆查询车辆分析车辆统计车辆布控车辆名单库管理，车辆应用，人脸图像识别人体图像识别车辆图像识别，图像识别，图像比对，人脸比对，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，人脸检测，人脸比对，人脸搜索，人脸关键点，稠密关键点，人脸属性，情绪识别，颜值评分，视线估计，皮肤分析，3D人脸重建，面部特征分析人体识别，人体检测，人体关键点，人体抠像，人体属性，手势识别人像处理，美颜美型，人脸融合，滤镜，声纹识别支付，语音合成，语音合成，声纹识别，语音唤醒，人脸识别引擎，摄像头人脸识别，人脸检测，身份识别，人脸识别，人脸属性，人体识别，声纹识别，衣服检索及聚类，语音分析，声纹识别，说话人归档，人脸和人体识别，人脸检测，手势识别，人脸与人体识别，人脸识别云服务，人脸识别私有化，人脸离线识别SDK，人脸实名认证，人像特效，人体分析，人脸技不，皮肤分析独家，头部分割，宏观人脸分析，人脸关键点检测，微观人脸分析独家，头发分析独家，五官分割，头发分割人体技术，人体外轮廓点检测独家，精细化人像抠图，人体框检测，肢体关键点检测，人像分割，服饰识别，手势识别，皮肤分割，人脸，说话人识别，人脸检测识别，人脸1：1比对，人脸检测，AI人脸/人形车辆，大数据人像防伪，QoS保障，CDN，表情识别，举手动作识别，人脸检测，网络切片，边缘计算，人脸分析，人脸检测，人脸搜索，人体分析，手势识别，着装检测，人脸识别，行为检测，人脸识别，人形检测，行为分析，人脸检测，人脸跟踪，人脸比对，人脸查找，人脸属性分析，活体检测，声音指纹，声纹识别。

三、视频

视频分割、视频处理、视频理解、智能视觉、多媒体，视频内容分析，人体动作监控，视频分类，智能交通，人/动物轨迹分析，目标计数，目标跟踪，视频编辑-，精彩片段提取，新闻视频拆分，视频摘要，视频封面，视频拆条，视频标签-，视频推荐，视频搜索，视频指纹-，数字版权管理，广告识别，视频快速审核，视频版权，视频查重，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，无，无，视频，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，菜品识别，视频识别引擎，结肠息肉检测，胃镜评估系统，视频标签，场景识别，客流分析，手势识别，视频技术，短视频标签，视觉看点识别，动态封面图自动生成，智能剪辑，新闻拆条，智能插帧，视频技术，多模态媒资检索公测中，媒体内容分析，媒体内容审核，视频生成，视频动作识别，

四、ocr文字识别

手写识别，票据识别，通用文档，通用卡证，保险智能理赔，财税报销电子化，证照电子化审批，票据类文字识别，行业类文字识别，证件类文字识别，通用类文字识别，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，增值税发票核验，营业执照核验，智能扫码，行业文档识别， 汽车 相关识别，票据单据识别，卡证文字识别，通用文字识别，手写文字识别，印刷文字识别，银行卡识别，名片识别，身份证识别intsig，营业执照识别intsig，增值税发票识别intsig，拍照速算识别，公式识别，指尖文字识别，驾驶证识别JD，行驶证识别JD，车牌识别JD，身份证识别，增值税发票识别，营业执照识别，火车票识别，出租车发票识别，印刷文字识别（多语种），印刷文字识别（多语种）intsig内容审核，色情内容过滤，政治人物检查，暴恐敏感信息过滤，广告过滤，OCR自定义模板使用手册，OCR自定义模板API文档，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，身份证识别，驾驶证识别，行驶证识别，银行卡识别，通用文字识别，自定义模板文字识别，文字识别引擎，身份证识别，文字识别，通用文字识别，身份证识别，名片识别，光学字符识别服务，通用文字识别，手写体文字识别，表格识别，整题识别（含公式），购物小票识别，身份证识别，名片识别，自定义模板文字识别，文字识别，通用文字识别，银行卡识别，身份证识别，字幕识别，网络识别， 游戏 直播关键字识别，新闻标题识别，OCR文字识别，通用场景文字识别，卡证文字识别，财务票据文字识别，医疗票据文字识别， 汽车 场景文字识别，教育场景文字识别，其他场景文字识别，iOCR自定义模板文字识别，通用类OCR，通用文本识别(中英)通用文本识别(多语言)通用表格识别，证照类OCR，身份证社保卡户口本护照名片银行卡结婚证离婚证房产证不动产证，车辆相关OCR，行驶证驾驶证车辆合格证车辆登记证，公司商铺类OCR，商户小票税务登记证开户许可证营业执照组织机构代码证，票据类OCR，增值税发票增值税卷票火车票飞机行程单出租车发票购车发票智能技术，票据机器人证照机器人文本配置机器人表格配置机器人框选配置机器人，文字识别，行驶证识别，驾驶证识别，表单识别器，通用文本，财务票据识别，机构文档识别，个人证件识别，车辆相关识别，通用表格，印章识别，财报识别，合同比对，识别文字识别，签名比对，OCR识别，教育OCR，印刷识别，手写识别，表格识别，公式识别，试卷拆录

五、自然语言NPL

文本相似度，文本摘要，文本纠错，中心词提取，文本信息抽取，智能文本分类，命名实体，词性标注，多语言分词，NLP基础服务，地址标准化，商品评价解析智能短信解析，机器阅读理解，金融研报信息识别，法律案件抽取，行业问答推理，行业知识图谱构建，文本实体关系抽取，搜索推荐，知识问答，短文本相似度，文本实体抽取， 情感 倾向分析，兴趣画像匹配，文本分类-多标签，文本分类-单标签，定制自然语言处理，语言生成，语言理解，自然语言处理基础，文本摘要，数据转文字，文本生成，智能问答系统，内容推荐，评价分析，文本分类，对话理解，意图理解， 情感 分析，观点抽取，中文分词，短文本相似度，关键词提取，词向量，命名实体，识别依存，句法分析， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取，词法分析， 情感 分析，关键词提取，用户评论分析，资讯热点挖掘，AIUI人机交互，文本纠错，词法分析，依存句法分析，语义角色标注，语义依存分析（依存树），语义依存分析（依存图）， 情感 分析，关键词提取，NLP能力生产平台，NLP基础技术，中文词法分析-LAC，词向量—Word2vec，语言模型—Language_model，NLP核心技术， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，信息检索、新闻推荐、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，机器问答、自然语言推断、 情感 分析和文档排序，NLP系统应用，问答系统对话系统智能客服，用户消费习惯理解热点话题分析舆情监控，自然语言处理，文本分类使用手册，文本分类API文档， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取智能创作，智能写作，搭配短文，种草标题，卖点标题，社交电商营销文案，自然语言处理能力，基础文本分析，分词、词性分析技术，词向量表示，依存句法分析，DNN语言模型，语义解析技术，意图成分识别， 情感 分析，对话情绪识别，文本相似度检测，文本解析和抽取技术，智能信息抽取，阅读理解，智能标签，NLG，自动摘要，自动写文章，语言处理基础技术，文本审核， 情感 分析，机器翻译，智能聊天，自然语言，基于标题的视频标签，台词看点识别，意图识别，词法分析，相关词，舆情分析，流量预测，标签技术，自然语言处理，语义对话，自然语言处理，车型信息提取，关键词提取，语义理解，语义相似度，意图解析，中文词向量，表示依存，句法分析，上下文理解，词法分析，意图分析，情绪计算，视觉 情感 ，语音 情感 ， 情感 分析，沉浸式阅读器，语言理解，文本分析，自然语言处理，在线语音识别，自然语言理解火速上线中， 情感 判别，语义角色标注，依存句法分析，词性标注，实体识别，中文分词，分词，

6、知识图谱

知识图谱，药学知识图谱，智能分诊，腾讯知识图谱，无，药学知识图谱，智能分诊，知识理解，知识图谱Schema，图数据库BGraph，知识图谱，语言与知识，语言处理基础技术，语言处理应用技术，知识理解，文本审核，智能对话定制平台，智能文档分析平台，智能创作平台，知识图谱，实体链接，意图图谱，识别实体，逻辑推理，知识挖掘，知识卡片

7、对话问答机器人

智能问答机器人，智能语音助手，智能对话质检，智能话务机器人，无，电话机器人，NeuHub助力京东智能客服升级，腾讯云小微，智能硬件AI语音助手，对话机器人，无，问答系统对话系统智能客服，Replika对话技术，客服机器人，智能问答，智能场景，个性化回复，多轮交互，情绪识别，智能客服，金融虚拟客服，电话质检，AI语音交互机器人，中移云客服·智能AI外呼，人机对话精准语义分析

8、翻译

协同翻译工具平台，电商内容多语言工具，文档翻译，专业版翻译引擎，通用版翻译引擎，无，机器翻译，无，机器翻译，音视频字幕平台，机器翻译，机器翻译niutrans，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译，机器翻译，文本翻译，语音翻译，通用翻译，自然语言翻译服务，文本翻译，翻译，语音翻译，实时语音翻译，文档翻译(开发版，机器翻译，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译实时长语音转写，录音文件长语音转写，翻译工具，机器翻译火速上线中

9、声音

便携智能语音一体机，语音合成声音定制，语音合成，一句话识别，实时语音识别录音文件识别，客服电话，语音录入，语音指令，语音对话，语音识别，科学研究，安防监控，声音分类，语音合成，语音识别，实时语音转写，定制语音合成，定制语音识别，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，语音识别，语音合成，声纹识别，语音识别，语音听写，语音转写，实时语音转写，语音唤醒，离线命令词识别，离线语音听写，语音合成，在线语音合成，离线语音合成，语音分析，语音评测，性别年龄识别，声纹识别，歌曲识别，AI客服平台能力中间件，语音识别，语音交互技术，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，远场语音识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，语音合成，实时语音识别，长语音识别，语音识别，语音合成，波束形成，声源定位，去混响，降噪，回声消除，分布式拾音，语音识别，语音唤醒，语音合成，声纹识别，智能语音服务，语音合成，短语音识别，实时语音识别，语音理解与交互，离线唤醒词识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，电话语音识别，语音唤醒，离线语音识别，离线命令词识别，远场语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音技术，短语音识别，实时语音识别，音频文件转写，在线语音合成，离线语音合成，语音自训练平台，语音交互，语音合成，语音识别，一句话识别，实时短语音识别，语音合成，语音唤醒，本地语音合成，语音翻译，语音转文本，短语音听写，长语音转写，实时语音转写，语音内容审核，会议超极本，语音交互技术，语音识别，语义理解，语音合成，音频转写，音视频类产品，语音通知/验证码，订单小号，拨打验证，点击拨号，数据语音，统一认证，语音会议，企业视频彩铃，语音识别，语音文件转录，实时语音识别，一句话语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音评测，通用语音评测，中英文造句评测，在线语音识别，语音识别，语音唤醒，语音合成，语音合成，语音识别，语音听写，语音转写，短语音转写(同步)，语音识别，语音 情感 识别

十、数据挖掘AI硬件

算法类型：包括二分类、多分类和回归，精准营销，表格数据预测，销量预测，交通流量预测，时序预测，大数据，无，机器学习使用手册，机器学习API文档，大数据处理，大数据传输，数据工厂，大数据分析，数据仓库，数据采集与标注，数据采集服务，数据标注服务，AI开发平台，全功能AI开发平台BML，零门槛AI开发平台EasyDL，AI硬件与平台，GPU云服务器，机器人平台，度目视频分析盒子，度目AI镜头模组，度目人脸应用套件，度目人脸抓拍机，人脸识别摄像机，昆仑AI加速卡，智能预测，购车指数，数据科学虚拟机，平台效率，云与AI，抗DDoS，天盾，网站漏洞扫描，网页防篡改，入侵检测防护，弹性云服务器，对象存储服务，云专线（CDA，AI计算机平台—360net深度学习基础模型，AI算法训练适配主流AI框架

十一、其他

内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测，商品理解，拍照购，商品搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，强化学习，智能地图引擎，内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测商品理解，拍照购，商品搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，个性化与推荐系统，推荐系统，舆情分析，舆情标签，智慧教育，智能语音评测，拍照搜题，题目识别切分，整页拍搜批改，作文批改，学业大数据平台，文档校审系统，会议同传系统，文档翻译系统，视频翻译系统，教育学习，口语评测，朗读听书，增强现实，3D肢体关键点SDK，美颜滤镜SDK，短视频SDK，基础服务，私有云部署，多模态交互，多模态 情感 分析，多模态意图解析，多模态融合，多模态语义，内容审查器，Microsoft基因组学，医学人工智能开放平台，数据查验接口，身份验证（公安简项），银行卡验证，发票查验，设备接入服务Web/H5直播消息设备托管异常巡检电话提醒，音视频，视频监控服务云广播服务云存储云录制，司乘体验，智能地图引擎，消息类产品，视频短信，短信通知/验证码，企业挂机彩信，来去电身份提示，企业固话彩印，模板闪信，异网短信，内容生产，试卷拆录解决方案，教学管理，教学质量评估解决方案，教学异常行为监测，授课质量分析解决方案，路况识别，人车检测，视觉SLAM，高精地图，免费SDK，智能诊后随访管理，用药管家，智能预问诊，智能导诊，智能自诊，智能问药，智能问答，裁判文书近义词计算，法条推荐，案由预测，

多模态信号通路负责整合和传递不同感官信息，以提供更全面、准确的认知和体验。

多模态信号通路是指神经系统中的一种通路，它能够接收来自不同感官系统的信息，并将其整合在一起。这些感官系统包括视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等。通过多模态信号通路，我们的大脑可以同时处理不同感官的输入，形成一个更加综合的感知体验。

多模态信号通路的作用不仅限于感知，还涉及到情感、记忆和决策等认知功能。它使我们能够更好地理解和适应外部世界，并对环境做出更准确的反应。

情感计算是为了赋予计算机识别、理解、表达和适应人类情感的能力，以此实现高效、亲切的人机交互。人类情感有着表情、语音、生理信号等多种载体，进行多模态情感识别研究可以促进情感计算的发展，而多模态情感识别研究需要多模态情感数据库的支持。当前的情感数据库多是单模态的，虽有少量的多模态数据库但是还存在着一些不足的地方。因此设计并建立一个包含平静、高兴、惊奇、厌恶、伤心、生气、害怕7种情感的多模态情感数据库具有重要的理论意义。<br> 本文首先设计了同步采集表情、语音、前额脑电信号三种模态数据的采集方案，筛选影视素材并制作了情感

人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。显然，为实现这些转变，人机交互中的计算机应具有情感能力。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。

情感被用来表示各种不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用来表示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用来描述强度低但持久的内心体验。情感是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的情感，而不符合时则会引起人消极否定的情感。

情感具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。

概括而言，情感的重要作用主要表现在四个方面：情感是人适应生存的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有独立的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别是当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。

情感测量包括对情感维度、表情和生理指标三种成分的测量。例如，我们要确定一个人的焦虑水平，可以使用问卷测量其主观感受，通过记录和分析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。

确定情感维度对情感测量有重要意义，因为只有确定了情感维度，才能对情感体验做出较为准确的评估。情感维度具有两极性，例如，情感的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的情感状态，而平静指的是一种平稳安静的情感状态。心理学的情感维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的情感。但是，情感究竟是二维，三维，还是四维，研究者们并未达成共识。情感的二维理论认为，情感有两个重要维度：⑴愉悦度（也有人提出用趋近-逃避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感状态相联系的机体能量的程度。研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。

在人机交互研究中已使用过很多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电EEG等。生理指标的记录需要特定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时很难分离各种混淆因素对所记录的生理指标的影响。情感计算研究的内容包括三维空间中动态情感信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的情感识别与理解，及其信息融合的理论与方法，情感的自动生成理论及面向多模态的情感表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感数据资源库的建立等。

欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感计算系统的研究。剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一领域。例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。如果你对电视讲座的一段内容表现出困惑，情感助理会重放该片段或者给予解释。麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时IMEC的一个工作小组认为，开发出一种整合各种应用技术的“瑞士军刀”可能是提供移动情感计算服务的关键。而目前国内的情感计算研究重点在于，通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建个人情感计算系统。研究内容主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面、情感机器人等。

情境化是人机交互研究中的新热点。自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈和支持。而实现这些特征在很大程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感研究所取得的新进展。我们需要知道人是如何感知环境的，人会产生什么样的情感和意图，人如何做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的情感和意图，并做出合适反应。因此，人机界面的“智能”不仅应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。

显然，情感交流是一个复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，并做出反应。例如，通过对不同类型的用户建模（例如，操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）;在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。

情感计算是一个高度综合化的技术领域。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面取得了一定的进展。

目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的：⑴情感信息的获取与建模，例如，细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型；⑵情感识别与理解，例如，多模态的情感识别和理解；⑶情感表达，例如，多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。

情感计算有广泛的应用前景。计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

展望现代科技的潜力，我们预期在未来的世界中将可能会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感特点的计算机。