第4期 柯显信，等：不同个性的情感机器人表情研究 ·469. 机，这些电动机被软性橡胶所覆盖，可以实现人类 面部表情和嘴唇运动，模仿人类常见的10种面部表 表14种个性类型 情。2011年，哈尔滨工业大学研制了一款能实现表 Table 1 Four types of personalities 情识别和表情再现的仿人机器人)，该机器人具有 个性类型 气质类型 性格表现 眼球、眼睑、下颚和表情机构驱动系统，可以实现7 稳定外向型 多血质 开朗、随和、活泼、无忧无虑 种不同特征的面部表情。2014年，日本大阪大学机 稳定内向型 黏液质 谨慎、性情平和、镇静 器人研究所所长石黑浩设计了女播音员机器人 “Kodomoroid'[s-6,该机器人的皮肤采用的是硅树 不稳定外向型 胆汁质 敏感、不安、攻击、兴奋、乐观 脂材料，并且还配置了人工肌肉。该机器人在与人 不稳定内向型 抑郁质 焦虑、严肃、悲观、安静 交流时，嘴唇和眉毛都会动，还会眨眼、左顾右盼等。 1.2个性与0CC情感模型结合 虽然国内外在仿人情感机器人方面取得了 OCC情感模型是人类情感研究过程中最完整 非常可喜的成果，但是目前大多数表情机器人再 的情感模型之一[1o],它是用一致性的认知导出条件 现的人类表情，看起来还是十分简单、粗糙，远没 来表达情感的，在该模型中，假设情感是对事件或 有人类的面部表情丰富、细腻，很难跨越仿人情 对象产生的情势倾向反应山。首先设置一些函数， 感机器人研究中的“恐怖谷”理论-]。本研究 设D(p,e,t)表示人物p在t时刻对事件e的期望 希望通过让机器人在情感交互过程中表现出个 值，正值表示结果符合人物的期望。设I,(P,e,t)表 性特点，增强表情动作的真实感，帮助情感机器 示全局强度变量（例如现实、接近度）的一种组合， 人跨越“恐怖谷”，提高人们对仿人表情机器人的 P(p,e,t)表示产生“高兴”（以高兴为例）的潜力。 接受度。 当D(p,e,t)>0时，设 P (p,e,t)=f[D(p,e,t),I(p,e,t)] (1) 1不同个性的情感模型 式中：L·]表示将高兴具体化的函数。 1.1个性类型 式(1)可以表示产生高兴情绪的潜力，但不能 英国著名心理学家H.J.Eysenck[]对人的个性 用来表示产生“高兴”情感的强度。所以定义： 做了深入研究，提出了个性维度理论。他指出，个 当P(p,e,t)>T(p,),则有 I(p,e,t)=P(p,e,t)-T(p,t) (2) 性维度是一个连续的尺度，每个人的个性都是这些 否则 个性维度的组合。他曾提出5个个性维度：外内向、 I(p,e,t)=0 (3) 神经质、精神质、智力和守旧性，但最主要的个性维 度是外内向和神经质。 式中：T,为阀值函数，山为情感强度函数。 通过式(1)~(3)可知，当外界刺激产生的“高 外内向又可细分为外向型和内向型。外向型 兴”状态潜力超过阀值时，人就产“高兴”情绪，外界 的人个性上具体表现为情绪冲动、好交际、爱发脾 刺激越强烈，高兴的强度就越大。剩余的5种基本 气等：内向型的人个性上具体表现为情绪稳定、好 表情计算规则与此相同，只需改变相应的潜力函数 静、冷淡、极少发脾气等。神经质又称情绪性，情绪 P(·)即可。不同个性的人，其阀值函数自然就不 稳定的人情感反应缓慢而且轻微，情绪不稳定的人 同，比如内向的人情绪稳定，其情感阀值就大些。 通常表现出高焦虑，而且容易激动。 由此可知，不同个性的人对相同事件或对象产生的 Eysenck认为外内向和情绪性是两个互相垂直 情感强度不同。 的维度，以这两种个性维度建立坐标系，可以组成4 种非常具有代表性的个性类型：多血质（稳定外向 2 面部表情实现原理 型)、黏液质（稳定内向型）、胆汁质（不稳定外向型） 根据美国心理学家Ekman和Friesen提出的面 和抑郁质（不稳定内向型），表1列出了4种个性类 部动作编码系统（facial action coding system, 型不同的性格表现。 FACS)[214,人的面部表情主要由24个动作单元机，这些电动机被软性橡胶所覆盖，可以实现人类 面部表情和嘴唇运动，模仿人类常见的 １０ 种面部表 情。 ２０１１ 年，哈尔滨工业大学研制了一款能实现表 情识别和表情再现的仿人机器人［４］ ，该机器人具有 眼球、眼睑、下颚和表情机构驱动系统，可以实现 ７ 种不同特征的面部表情。 ２０１４ 年，日本大阪大学机 器人研究所所长石黑浩设计了女播音员机器人 “Ｋｏｄｏｍｏｒｏｉｄ” ［５－６］ ，该机器人的皮肤采用的是硅树 脂材料，并且还配置了人工肌肉。 该机器人在与人 交流时，嘴唇和眉毛都会动，还会眨眼、左顾右盼等。 虽然国内外在仿人情感机器人方面取得了 非常可喜的成果，但是目前大多数表情机器人再 现的人类表情，看起来还是十分简单、粗糙，远没 有人类的面部表情丰富、细腻，很难跨越仿人情 感机器人研究中的“ 恐怖谷” 理论［ ７－８］ 。 本研究 希望通过让机器人在情感交互过程中表现出个 性特点，增强表情动作的真实感，帮助情感机器 人跨越“恐怖谷” ，提高人们对仿人表情机器人的 接受度。 １ 不同个性的情感模型 １．１ 个性类型 英国著名心理学家 Ｈ．Ｊ．Ｅｙｓｅｎｃｋ ［９］ 对人的个性 做了深入研究，提出了个性维度理论。 他指出，个 性维度是一个连续的尺度，每个人的个性都是这些 个性维度的组合。 他曾提出 ５ 个个性维度：外内向、 神经质、精神质、智力和守旧性，但最主要的个性维 度是外内向和神经质。 外内向又可细分为外向型和内向型。 外向型 的人个性上具体表现为情绪冲动、好交际、爱发脾 气等；内向型的人个性上具体表现为情绪稳定、好 静、冷淡、极少发脾气等。 神经质又称情绪性，情绪 稳定的人情感反应缓慢而且轻微，情绪不稳定的人 通常表现出高焦虑，而且容易激动。 Ｅｙｓｅｎｃｋ 认为外内向和情绪性是两个互相垂直 的维度，以这两种个性维度建立坐标系，可以组成 ４ 种非常具有代表性的个性类型：多血质（稳定外向 型）、黏液质（稳定内向型）、胆汁质（不稳定外向型） 和抑郁质（不稳定内向型），表 １ 列出了 ４ 种个性类 型不同的性格表现。 表 １ ４ 种个性类型 Ｔａｂｌｅ １ Ｆｏｕｒ ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｉｅｓ 个性类型 气质类型 性格表现 稳定外向型 多血质 开朗、随和、活泼、无忧无虑 稳定内向型 黏液质 谨慎、性情平和、镇静 不稳定外向型 胆汁质 敏感、不安、攻击、兴奋、乐观 不稳定内向型 抑郁质 焦虑、严肃、悲观、安静 １．２ 个性与 ＯＣＣ 情感模型结合 ＯＣＣ 情感模型是人类情感研究过程中最完整 的情感模型之一［１０］ ，它是用一致性的认知导出条件 来表达情感的，在该模型中，假设情感是对事件或 对象产生的情势倾向反应［１１］ 。 首先设置一些函数， 设 Ｄ（ｐ，ｅ，ｔ） 表示人物 ｐ 在 ｔ 时刻对事件 ｅ 的期望 值，正值表示结果符合人物的期望。 设 Ｉｇ（ｐ，ｅ，ｔ）表 示全局强度变量（例如现实、接近度） 的一种组合， Ｐｊ（ｐ，ｅ，ｔ）表示产生“高兴” （以高兴为例） 的潜力。 当 Ｄ（ｐ，ｅ，ｔ）＞０ 时，设 Ｐｊ（ｐ，ｅ，ｔ） ＝ ｆ ｊ［Ｄ（ｐ，ｅ，ｔ），Ｉｇ（ｐ，ｅ，ｔ）］ （１） 式中：ｆ ｊ［·］表示将高兴具体化的函数。 式（１）可以表示产生高兴情绪的潜力，但不能 用来表示产生“高兴”情感的强度。 所以定义： 当 Ｐｊ（ｐ，ｅ，ｔ）＞Ｔｊ（ｐ，ｔ），则有 Ｉｊ（ｐ，ｅ，ｔ） ＝ Ｐｊ（ｐ，ｅ，ｔ） － Ｔｊ（ｐ，ｔ） （２） 否则 Ｉｊ（ｐ，ｅ，ｔ） ＝ ０ （３） 式中：Ｔｊ 为阀值函数，Ｉｊ 为情感强度函数。 通过式（１） ～ （３） 可知，当外界刺激产生的“高 兴”状态潜力超过阀值时，人就产“高兴”情绪，外界 刺激越强烈，高兴的强度就越大。 剩余的 ５ 种基本 表情计算规则与此相同，只需改变相应的潜力函数 Ｐ（·）即可。 不同个性的人，其阀值函数自然就不 同，比如内向的人情绪稳定，其情感阀值就大些。 由此可知，不同个性的人对相同事件或对象产生的 情感强度不同。 ２ 面部表情实现原理 根据美国心理学家 Ｅｋｍａｎ 和 Ｆｒｉｅｓｅｎ 提出的面 部 动 作 编 码 系 统 （ ｆａｃｉａｌ ａｃｔｉｏｎ ｃｏｄｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ， ＦＡＣＳ） ［１２－１４］ ，人的面部表情主要由 ２４ 个动作单元 第 ４ 期 柯显信，等：不同个性的情感机器人表情研究 ·４６９·