行为理解综述-人机交互与媒体集成研究所-清华大学
人类行为学中的人机交互问题
人类行为学中的人机交互问题一、概述人类行为学是一门跨学科的研究领域，旨在深入理解人类在不同情境中的思维、情感和行为。
而人机交互问题作为人类行为学的一个重要分支，主要研究人类与计算机、机器人等智能化装置之间的交互过程，旨在提高人机交互效能和用户满意度，改善人们的日常生活和工作体验。
本文从人机交互的基本原则、影响因素、设计方法和挑战等方面系统探讨了人类行为学中的人机交互问题。
二、人机交互的基本原则有效的人机交互需要遵守以下几个基本原则：1. 可用性：系统应该易于学习和使用，从而提高用户的工作效率和体验。
2. 可读性：系统应该提供明确的信息，如标签、指示、帮助文档等。
3. 可理解性：系统应该在交互过程中提供足够的信息，以便用户能够理解其功能和操作方式。
4. 可操作性：系统应该提供易于操作的界面和交互方式，以便用户可以轻松地完成各种任务。
5. 可靠性：系统应该保证稳定性和可靠性，以便用户在需要时随时访问和使用。
三、影响人机交互的因素1. 用户特征：用户的年龄、性别、教育背景、文化差异等都会影响他们对系统的认知和使用方式。
2. 任务特征：不同的任务需要不同的交互方式和信息呈现方式，因此任务的复杂性、性质和要求会影响人机交互的效果。
3. 用户体验：用户的感受和情感状态会直接影响其对系统的评价和使用效果，因此用户体验是人机交互中非常重要的因素。
4. 设计原则：系统设计的有效性和用户可接受度的高低取决于设计者对人机交互的理解和设计原则的运用。
四、人机交互的设计方法有效的人机交互设计需要遵循以下几个基本方法：1. 参与式设计：用户应该在设计过程中积极参与，以确保系统能够符合他们的需求和使用方式。
2. 基于任务的设计：系统设计应该基于实际任务需求和用户需求，以确保系统能够为用户提供帮助和支持。
3. 设计原则：设计者应该遵循人机交互的基本原则和关键特征，以确保系统易于理解和使用。
4. 反馈机制：系统应该能够及时响应用户操作，以便用户能够了解其操作的结果。
人机交互理性行为理论和计划行为理论
人机交互理性行为理论和计划行为理论1. 引言1.1 概述人机交互作为一个研究领域，旨在探索和提升人与计算机系统之间的交互效果和用户体验。
随着科技的快速发展和智能化应用的广泛普及，人机交互已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
为了使人机交互更加理性、高效以及符合用户期望，在该领域涌现出了多种理论方法。
其中，人机交互理性行为理论和计划行为理论都是重要的研究方向。
1.2 研究背景随着计算技术的迅速发展，现代人们越来越多地需要与各种计算机系统进行沟通和操作。
然而，许多传统的用户界面设计方法往往未能充分考虑用户需求和心理特点，导致用户对计算机系统的使用效果感到困惑、不满或者无法达到预期目标。
因此，研究者开始关注如何通过深入了解用户的个体差异、认知过程以及决策行为等方面来提升人机交互体验。
1.3 目的本文旨在对人机交互理性行为理论和计划行为理论进行综合介绍和分析，并探讨它们在人机交互领域的应用。
通过对这两个理论的深入剖析，我们可以更好地了解用户在与计算机系统交互时的决策和行为过程，从而有针对性地设计用户界面、开发决策辅助系统以及设计可视化数据展示与分析工具，以提升人机交互体验和效果。
由于文章具体内容众多，在此仅对1. 引言部分进行了详细介绍，请根据需要继续阅读后文。
2. 人机交互理性行为理论：2.1 理性行为概念：人机交互理性行为理论是指用户在进行各种与计算机系统和应用程序的交互时，基于信息处理和决策过程，采取目标导向、符合逻辑和有效的行为。
理性行为概念强调用户在进行交互时的决策基础、思考方式和目标意识等因素。
2.2 理性行为模型：人机交互中的理性行为可以使用多种模型来描述。
其中最常用的模型是决策树模型，即用户通过对问题进行分析和选择，在不同选项之间做出决策。
此外，还有基于期望效用理论的模型，它考虑了用户对可能结果的期望值大小以及相应的概率。
2.3 理性行为应用领域：人机交互中的理性行为研究广泛应用于各个领域。
清华大学王牌专业-计算机科学与技术
清华大学王牌专业——计算机科学与技术系一、清华大学计算机科学与技术系介绍清华大学计算机科学与技术系(以下简称计算机系)成立于1958年。
经过50多年的不懈努力,已发展成为我国计算机学科领域内教学、科研综合实力强,影响力大的计算机系,在中国计算机事业的发展乃至国民经济建设中发挥着重要的作用。
1996年,计算机系在由国务院学位办公室主持的全国计算机学科评估中排名第一,在国内首批获得按一级学科招收和培养研究生的资格;2002年在全国学位与研究生教育发展中心开展的一级学科整体水平评估中,计算机系在总共4个分项指标中,3项(学术队伍、人才培养、学术声誉)在全国排名第一。
2006年在全国学位与研究生教育发展中心开展的一级学科整体水平评估中,以总分满分100分的成绩排名第一。
目前本系拥有一支从事计算机研究与教育、具备良好素质的师资队伍。
全系共有教师110名,其中:中科院院士1名,工程院院士2名,教授41名,副教授39名,具有博士学位的教师39名。
本科生在校人数689名(含留学生),博士研究生475名;硕士研究生463名;工程硕士生302名,博士后50多名。
每年进入本系的各省市高考状元每年进入本系的各省市高考状元每年进入本系的各省市高考状元每年进入本系的各省市高考状元约占全国的三分之一。
计算机系设有计算机科学与技术一级学科,属全国首批国家重属全国首批国家重属全国首批国家重属全国首批国家重点一级学科点一级学科点一级学科点一级学科。
该一级学科下包含有计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术三个二级学科。
计算机系这三个二级学科同样全部为全国重点二级学科,是全国少数拥有全部重点二级学科单位之一。
同时,计算机系还是“智能技术与系统”国家重点实验室的主要依托单位,三次评估均为优秀,两次荣获集体“金牛奖”。
计算机系包含了国内计算机专业最全的学科方向,设有网格与高性能计算、CPU设计、计算机网络、网络与信息系统安全、系统性能评价、理论计算机科学、数据工程及知识工程、软件工程、计算机与VLSI设计自动化、软件理论与系统、生物计算及量子计算、人工智能、智能控制及机器人、人机交互与普适计算、计算机图形学与可视化技术、CAD技术、计算机视觉、媒体信息处理等研究方向。
简单介绍人机交互技术的研究内容
简单介绍人机交互技术的研究内容一、引言人机交互技术是近年来发展迅速的领域，它涉及到人类与计算机之间的交互方式和技术。
随着计算机科学和技术的不断发展，人机交互技术变得越来越重要。
本文将简单介绍人机交互技术的研究内容。
二、基本概念1. 人机交互人机交互（Human-Computer Interaction，简称HCI）是指通过计算机系统和用户之间的信息传递和控制来实现对计算机系统进行操作的过程。
它是一种研究人类与计算机之间相互作用的学科领域。
2. 用户体验用户体验（User Experience，简称UX）是指用户在使用产品或服务时所感受到的一切，包括情感、态度、行为等方面。
它是一个关于产品或服务如何被使用、如何被接受以及如何被评价的概念。
3. 交互设计交互设计（Interaction Design，简称ID）是指在设计数字产品或服务时考虑用户需求和行为模式，并通过设计界面和功能来实现用户与数字产品或服务之间有效沟通和操作的过程。
三、研究内容1. 用户需求分析用户需求分析是指对用户需求进行分析和研究，以确定用户对产品或服务的需求和期望。
这个过程通常包括市场调研、用户访谈、用户测试等。
通过这些方法，可以获得关于用户需求的详细信息，并将其转化为设计要素。
2. 交互设计交互设计是指在产品或服务设计过程中，考虑用户需求和行为模式，并通过设计界面和功能来实现用户与数字产品或服务之间有效沟通和操作的过程。
交互设计需要考虑多种因素，如人机界面、信息架构、工作流程等。
3. 用户评估用户评估是指通过实验室测试、问卷调查等方式来评估产品或服务的使用体验和效果。
这个过程可以帮助开发者了解产品或服务在真实环境下的表现，并根据反馈结果进行改进。
4. 可用性测试可用性测试是指通过实验室测试、问卷调查等方式来评估产品或服务的易用性。
可用性测试需要考虑多种因素，如任务完成时间、错误率、满意度等。
5. 用户界面设计用户界面设计是指在数字产品或服务中，将信息呈现给用户并与之交互的界面设计。
人脸识别发展史
1 人脸识别研究的发展状况1.1 发展历史早在1888年和1920年Galton就在《Nature》上发表过两篇关于利用人脸进行身份识别的论文。
真正意义上的自动人脸识别的研究开始于二十世纪六十年代中后期 1965年Chen 和Bledsoe的报告是最早的关于自动人脸识别的文献。
1965到1990年之间是人脸识别研究的初级阶段 这一阶段的研究主要集中在基于几何结构特征的人脸识别方法 Geometric feature based 。
该阶段的研究基本没有得到实际的应用。
1991年到1997年间是人脸识别研究非常活跃的重要时期。
出现了著名的特征脸方法Eigenface 该方法由麻省理工学院的Turk和Pentland提出 之后有许多基于该方法的研究。
Brunelli和Poggio在1992年对基于结构特征的方法和基于模板匹配的方法进行了实验对比 并给出了后者优于前者的明确结论。
该时期内 美国国防部资助的FERET FacE Recognition technology Test 项目资助多项人脸识别研究 创建了著名的FERET人脸图像数据库。
该项目极大地促进了人脸识别算法的改进以及算法的实用化。
1998年至今 研究者开始针对非理想条件下的人脸识别进行研究。
光照、姿势等问题成为研究热点。
出现了基于3D模型的人脸建模与识别方法。
在商业化的应用方面 美国国防部在2000年和2002年组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT Face Recognition Vendor Test) 比较领先的系统提供商有Cognitec, Identix和Eyematic。
1.2 主要公共数据库人脸数据库对于人脸识别算法的研究是不可缺少的 而公共人脸图像数据库的建立方便不同研究者之间的交流学习 并有助于不同算法的比较 下面列举常用的人脸图像数据库。
FERET人脸数据库 是FERET项目创建的人脸数据库 该库包含14,051幅多姿态、不同光照条件的灰度人脸图像 是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。
中国高校产业的四大集中营
中国高校产业的四大集中营[摘要]考研之旅已经拉开，作为一名考研新手，信息的了解至关重要，今天为大家盘点中国高校产业的四大集中营，预祝考研学子金榜题名！名校科研“甘露”，泽被中关村“硅谷”有中国“硅谷”美誉的北京中关村科技园区，是我国科技智力资源最为密集的地区，作为我国第一个国家级高新技术产业开发区，在过去的十几年里，中关村科技园区的经济发展始终保持着30%以上的增长速度。
这与中关村的独特区位优势密不可分。
人们之所以把中关村比作“硅谷”，除了两者共有的顶尖技术优势和强大的品牌企业凝聚力外，还因为都有卓越的学术研究资源优势：硅谷毗邻世界著名的斯坦福大学和伯克利大学，而中关村科技园区则紧靠北大、清华等名牌学府。
【群落一览】支柱专业：计算机科学与技术、电子学、电子信息工程提起中关村的软件信息技术产业，其丰富的内涵、细分的门类、涉及的学科技术之多让人目眩。
北京的高校中，能为该产业发展贡献力量的专业方向有很多，比较典型的有计算机科学与技术、电子学、微电子学、电子信息工程等。
计算机科学与技术的硕士阶段教育与本科教育不同，其不仅仅专注于对学生的计算机软硬件等基本理论、技能的培养，更是在此基础上，培养学生从事科学研究或独立承担专门技术工作的能力，通过与其他学科的交叉，运用计算机技术解决多种研究及应用课题。
与此相同，另外几门学科的研究生教育也在本科的基础理论和技术教育的基础上更趋深入、细致和专业化，不仅是为高校培养专业科研人才，更为中关村直接输送高水平专业技术人才，例如在中关村企业中日渐升温的软件测试人才等。
14家大学科技园区如今，北京的大学科技园已是遍地开花，这是中关村与高校群落进行科研技术联系的直观表现。
目前，北京大学、清华大学、北京航空航天大学、北京邮电大学、北京科技大学、北京理工大学、北京化工大学等多所高校都设有计算机、电子等与中关村“硅谷”相关的专业，其中多所高校的此类专业排名位居全国前列，具有光明的就业前景。
人机交互综述
人机交互综述计算机软件和理论专业石玉珠摘要：人机交互是一门综合学科,它的发展需要计算机硬件,软件,网络,认知心理学,人类工效学等多学科共同努力。
所以在将来相当长的一段时间内，人机交互将呈现出多样化的特点，桌面和非桌面界面,可见和不可见界面将同时共存。
以WIMP 为代表的图形用户界面将继续使用和发展,而网络和计算将进入家庭和生活,人们可用多种简单的自然方式进行人机交互。
以不可见,可移动为特征的无所不在计算和以三维,沉浸为特征的虚拟现实环境,将是人机交互面临的重大挑战和研究目标。
关键词：人机交互/界面技术一、人机交互的定义和内涵人机交互是关于设计、评价和实现人们使用的交互式计算机系统，且围绕这些方面的主要现象进行研究的科学。
狭义的讲，人机交互技术主要是研究人与计算机之间的信息交互，主要包括人到计算机和计算机到人的信息交换两部分。
对于前者，人们可以借助键盘、鼠标、数据手套、压力笔等装备，用手、脚、声音、姿势或者视线向计算机传递信息；对于后者，计算机通过打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出或显示设备给人提供信息。
它涉及计算机科学、心理学、认知科学和社会科学以及人类学等诸多学科，是信息技术的重要组成部分。
人机界面做为计算机系统的重要组成部分，主要是指人类与计算机系统之间的通信方式，包括人-机双向信息交互的支持软件和硬件。
二、人机交互的发展历史及现状作为计算机系统的一个重要组成部分，人机交互一直随着计算机的发展而发展。
人机交互的发展过程，也是人适应计算机到计算机适应人的发展过程。
他经历了如下几个阶段：（一）语言命令交互阶段计算机语言经历了由最初的机器语言、汇编语言，直到高级语言的发展过程。
这个过程也可以看作是人机交互的早期发展过程。
早期的人机交互是通过命令语言进行的，人机之间通过语言的输入输出功能完成交互。
最初，人机交互的方式是采用手工操作输入机器语言命令控制计算机，这种形式很不符合人的习惯，既浪费时间，又容易出错。
人机交互：第1章 课程介绍与绪论
1.3人机交互的发展历史
多通道智能用户界面阶段(第三阶段)
以虚拟现实为代表的计算机系统的拟人化和以掌上电脑为代表的计算 机的微型化和随身化，是当前计算机的两个重要的应用趋势。目前以 鼠标和键盘为代表的人机界面技术是影响它们发展的瓶颈。
利用人的多种感觉通道和动作通道（如语音、手写、表情、姿势、视 线等输入），以并行、非精确方式与计算机系统进行交互，可以提高 人机交互的自然性和高效性。
1.5 人机交互的范畴: 认知心理学
认知心理学（Cognitive Psychology）是20世纪50年代中期 在西方兴起的一种心理学思潮，在20世纪70年代成为西 方心理学的一个主要研究方向。它研究人的高级心理过 程，主要是认识过程，如注意、知觉、表象、记忆、思 维和语言等。
• 从人机交互的角度,应用人工智能对用户的原始输入 在较高的层次上进行解释、分析和综合，提取语义 内容，达到对用户的某种理解。然后，从较高的表 现层次上传达给用户最恰当的反馈，它侧重于信息 的理解和解释。
1.5 人机交互的范畴: 虚拟现实技术
虚拟现实（Virtual Reality，VR）就是借助于计算机技术 及硬件设备，建立高度真实感的虚拟环境，使人们通 过视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感官在其中看、 听、触、闻起来像真实的，以产生身临其境的感觉的 一种技术。
虚拟现实技术的特征：真实感、沉浸感和交互性。
1.5 人机交互的范畴: 虚拟现实技术
自然和谐的交互方式是虚拟现实技术的一个重要研究内 容，其目的是使人能以声音、动作、表情等自然方式与 虚拟世界中的对象进行交互。
人机交互并不是虚拟现实的全部，复杂场景的建模、绘 制等技术，也是虚拟现实非常重要的研究内容。
人们怎样才能从这信息的海洋中去浏览和获取所需的信息？ 新的网络用户界面以超文本标记语言HTML及超文本传输协 议HTTP为主要基础的网络浏览器是新的网络用户界面的代 表，
基于人机交互与智能分析的行为识别与推荐
基于人机交互与智能分析的行为识别与推荐智能科技正逐渐融入日常生活的方方面面，其中最引人注目的就是人机交互与智能分析技术的应用。
在各个领域中，人机交互与智能分析技术可以实时地分析和识别用户的行为，从而为用户提供个性化的推荐和服务。
本文将探讨基于人机交互与智能分析的行为识别与推荐的应用。
行为识别是指通过对用户行为进行监测和分析，从而了解用户的兴趣、喜好和需求。
在智能科技的支持下，行为识别可以更加准确和高效地进行。
例如，在电子商务领域，通过分析用户在网站上的浏览记录、购买记录以及搜索记录等，可以准确地识别用户的购买习惯和喜好，为用户推荐更符合其需求的商品。
在社交媒体领域，通过分析用户的发帖和互动行为，可以了解用户的兴趣和社交圈子，从而推荐给用户更相关的内容和朋友。
行为识别技术的应用范围广泛，不仅可以提升用户体验，还可以提高商业运营的效率和效果。
与行为识别相伴随的还有推荐技术。
推荐系统利用人机交互和智能分析技术，根据用户的兴趣和需求，为用户提供个性化的推荐信息和服务。
推荐系统可以基于多种算法和模型，如协同过滤、内容分析和深度学习等。
通过这些算法和模型，推荐系统可以根据用户的历史行为和相似用户的行为，预测用户未来的行为，并为用户推荐最相关的内容和产品。
这种个性化的推荐可以显著提升用户的满意度和使用体验，也可以提高用户对平台的黏性和忠诚度。
在实际应用中，行为识别与推荐系统结合起来，可以产生更强大的效果。
通过行为识别，可以实时地了解用户的兴趣和需求，然后通过推荐系统向用户提供个性化的推荐。
例如，在智能音箱中，通过识别用户的语音指令和操作行为，可以了解用户的喜好和习惯，从而为用户提供更贴合其需求的音乐、电台和智能家居服务。
在移动应用中，通过识别用户的位置和行为特征，可以为用户推荐附近的餐厅、景点和活动。
这种基于行为识别和推荐的用户体验可以让用户感到更加舒适和方便，也可以带来更多的商业机会。
然而，基于人机交互与智能分析的行为识别与推荐也面临一些挑战和问题。
人机交互综述
沉浸式自然人机交互综述人机交互（Human–Computer Interaction）是实现用户与计算机之间信息交换的通路，由Liklider JCR于上世纪六十年代首次提出的人机紧密共栖的概念发展而来。
在历史上，人机交互经历了三次重要的转变。
首先是由苹果公司设计出了世界上第一款大众普及鼠标Lisa，实现了比传统键盘更加人性化的操作需求；其次是苹果公司将多点触控技术推向大众，颠覆了传统键盘、鼠标的人机交互模式，引发了基于手势的人机交互革命；然后是由微软公司设计的Kinect设备，通过利用即时动作捕捉、影响识别、麦克风输入、语音识别等技术，实现了人机交互从多点触控技术向体感技术的飞跃。
并且该技术引发了关于新一代人机交互研究的热潮。
伴随着人机交互技术的发展、计算机的普及以及性能的提升，酝酿着新一代以人工智能技术为基础的科技革命。
在这新一代的科技革命的浪潮下，我国科技部于二零一六年六月印发了《“十三五”国家社会发展科技创新规划》的通知，并且提出我国在十三五规划期间的一些重大科技攻关项目，其中提出了关于战略性新兴行业发展计划以及对新一代信息技术产业创新、空间信息智能感知等一系列要求。
并且我国为了突出“中国智造”的理念，又于二零一七年的十九大把科技创新作为报告的重要内容。
在国家制定十三五规划纲要和十九大之后，河南省郑州市积极响应国家号召，于二零一六年印发了《郑州市国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(讨论稿)》，把科技创新作为郑州发展的动力。
在国家和政府的大力支持下，科技创新尤其是信息产业迎来了前所未有的发展机遇。
并且在十九大提出了现阶段“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”，因此提高人民的生活质量和生活水平已成为我国现在的主要任务，而沉浸式技术在人民的生活中所可以带来的改变是巨大的。
尤其是随着计算机技术、沉浸式技术和体感设备的不断发展，如果人民可以足不出户就可以享受到来自世界各地的资源，那么这对于人民生活的改善是非常有价值的。
人机交互技术的研究与应用分析
人机交互技术的研究与应用分析一、引言随着人们对生活质量和工作效率的不断追求，人机交互技术在各行各业中被广泛应用。
人机交互技术是指通过计算机等技术，将人类的行为和意图转化为计算机可以理解和响应的方式，以便人机之间进行交互和合作的科技。
本文将阐述人机交互技术的研究和应用现状，并分析未来发展趋势。
二、人机交互技术的研究现状1.色彩学与视觉心理学色彩学与视觉心理学是研究人们对颜色和视觉信息感知过程的学科。
在人机交互系统中，设计师需要根据色彩学和视觉心理学的相关理论和规律，设计出与人眼感知相符的色彩组合和界面样式，以提高用户的使用体验。
2.人工智能与自然语言处理人工智能和自然语言处理技术是人机交互领域的研究热点之一。
随着人工智能技术的不断发展，语音识别、语音合成、机器翻译等技术得到广泛应用，不仅能够提高用户的使用便利性，还可以进行自然的人机对话，实现更智能化的交互体验。
3.用户体验设计用户体验设计是指将用户的需求和愿望与产品的功能和形式相结合，以创造出最适合用户的产品体验。
人机交互技术的优化要求与用户体验设计紧密相关，需要依靠人工智能、大数据分析等技术手段对用户进行深入分析，并进行深入需求梳理和交互设计。
4.虚拟现实技术虚拟现实技术是指通过计算机模拟出的三维数字环境，在用户与计算机之间进行交互的技术。
这种技术可以让用户置身于各种虚拟环境中，从而提高用户的使用真实感和参与感。
虚拟现实技术在游戏、教育、医疗等领域得到广泛应用。
三、人机交互技术的应用现状1.工业和制造业在工业和制造业中，人机交互技术可以大大提高生产效率和质量，减少人员安全隐患和操作失误。
例如，工业机器人广泛应用于自动化生产线上，通过对机器人的编程和控制，实现对生产加工的精确控制和高效率操作。
2.教育领域在教育领域中，人机交互技术可以为学生创造更好的学习环境，并提供更灵活和多样化的教学方式。
例如，通过虚拟现实技术，可以让学生进入各种丰富的虚拟环境中进行学习，并实现对知识的互动体验和生动呈现。
泛在学习
一月二月三月产品名称数量金额利润产品名称数量金额利润产品名称数量金额利润合计合计合计四月五月六月产品名称数量金额利润产品名称数量金额利润产品名称数量金额利润合计合计合计泛在学习范式的多维探析摘要：泛在学习理念自提出以来受到世界各国广泛重视，许多国家对其进行了深入的研究和实践，取得了较快发展。
然而对于泛在学习的真正的内涵和优势，及未来发展趋向还缺少深入的研究。
泛在学习将成为学习范式的革命。
就其起源发展，概念、优势和走向应有深入的理解和多维的研究。
关键词：泛在学习，优势，走向Abstract: Ubiquitous learning as a new concept has been accepted by more and more countries since it is proposed. Many conntries are researching and practicing deeply which makes it develop rapidly. However, it lacks further research on its real connotation, advantages, trend etc. Ubiquitous learning will be the revolution of learning paradigm. We should research and understand the concept of U-learning, its advantages and its trend in a multi-dimensional point of view.Key words：ubiquitous learning，advantages，trend一、泛在学习理念的起源与发展“泛在学习”英文是UbiquitousLearning，就是我们常说的U-learning。
人机交互发展综述
人机交互发展综述常言说（西北大学信息科学与技术学院陕西西安710127）摘要:随计算机的改变、人类生活的改变和人类社会的改变，人机之间的任务划分和人机交互方式也在改变着，当前的人机交互已经不只是设计用户界面、鼠标、键盘等，而是越来越重视人的价值，本文结合计算机的发展历史对相应时期的人机交互方式进行回顾和总结，对目前的人机交互技术进行描述，并对未来的人机交互方式进行预测。
关键词:人机交互;三元世界;普适计算;以人为中心;交互式系统一、引言当前，计算机的形态越来越多样化：机柜里的大型主机，桌面上的个人电脑，膝盖上的笔记本电脑，手心里的智能手机，甚至嵌入到各种各样的材料和人工制品中，渗入到人们生活的方方面面，这些不同形态的计算机改变了并且继续改变着我们的生活，已经成为人类社会中不可或缺的产品。
过去的六十年间，计算机和人之间的关系发生了根本性的改变，施乐公司的Mark Weiser和John Seely Brown根据人和计算机之间的关系，首先将计算机的发展分为三个时期——主机时期、个人电脑时期和普适计算时期[1]，后经其他专家的完善，加上了移动计算时期[2]。
人机交互帮助人们创建一个更容易和计算机交互的界面，使用计算机的用户由以前的少数专家变化为包括没有文化的农民在内普适大众，完成的任务也由办公任务变为沟通和娱乐为主。
下边本文分阶段讨论伴随计算机的发展人机交互的发展，并对当前人机交互研究中出现的新问题进行讨论。
二、主机时期——批处理、命令行主机时期是伴随计算机的产生而产生的，它从上世纪四十年代中期一直持续到上世纪八十年代中期，这个阶段计算机无论何时都是一种稀有的资源，很多专家共同使用一个计算机来完成任务，任务性质主要是科学计算，这个时期可以根据分时系统的应用（六十年代）分为两个阶段，在分时系统广泛应用前，人和计算机的交互主要使用批处理脚本。
各领域专家将任务提前写成批处理文件，然后由专门的操作人员负责向计算机提交，以提高大型主机的利用率。
人机和谐之路
人机和谐之路——记清华大学人机交互与媒体集成研究所摘要：自上个世纪六十年代以来，信息逐渐取代物质和能量成为创造财富的重要来源，信息产业逐渐成为影响人类社会的最重要的产业之一。
计算机科学与技术已经广泛应用到了军事、科研、经济、文化、教育等各个领域。
但在这广泛的应用的背后，我们却不得不承认，我们与计算机的交互还只能停留在键盘鼠标显示屏等这样的低级交互上。
在这种情况下，如何让计算机智能地与人通讯，使人机交互更加自然就成为了现代计算机科学的一项重要研究课题。
清华大学人机交互与媒体集成研究所应时代潮流发展而生，应社会需求而发展，在人机交互与媒体集成的研究上做出了重要贡献。
关键词：人机交互媒体集成清华大学研究所一、人机交互与媒体集成研究产生的背景在计算机技术发展的初期，用户必须将事先设计好的程序通过纸带输入计算机，甚至可能需要重新搭建电路。
由于系统的运行速度慢、运行成本高昂并且可靠性差，不可能有额外的计算能力去支持与用户交互。
在这种情况下，用户界面的设计只能停留在想象上。
但随着计算机性能的提高，系统能够用一部分资源来处理人机界面，用户界面设计开始引起人们的注意。
计算机诞生的初衷就是用来作为科学计算工具，即对复杂的数学表达式进行求解。
但此时的计算机计算能力极其有限，甚至还远远满足不了当时人们的专业计算需求。
一个形象的说法为：现在随便一台手机的计算能力都比当年NASA将人送上月球用的计算机的计算能力要强。
在这样极其有限的条件下，当时整个计算机界完全没有“媒体”的概念。
随着计算机技术的飞快发展，计算机的计算能力有了极大的提升，加上此时收音机、电视等电子媒体产品也开始出现，对于计算机作为媒体信息处理工具的问题也提了出来。
研究人类如何利用多媒体信息进行沟通与交流，理解日常生活中人们创造、传达以及使用信息的过程，构建和谐自然的人机交互环境，研究多媒体信息的表达、传输、认知等所需的语音、视觉、网络、安全等处理技术，最终做到人机间的和谐交互也作为一项历史课题被提了出来。
人机交互技术(Human-Computer Interaction Techniques)
什么是人机交互技术？人机交互技术(Human-Computer Interaction Techniques)是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。
它包括机器通过输出或显示设备给人提供大量有关信息及提示请示等，人通过输入设备给机器输入有关信息及提示请示等，人通过输入设备给机器输入有关信息，回答问题等。
人机交互技术是计算机用户界面设计中的重要内容之一。
它与认知学、人机工程学、心理学等学科领域有密切的联系。
什么叫人机智能交互技术产品？目前CPU的处理能力已不是制约计算机应用和发展的障碍，最关键的制约因素是人机交互技术( Human Computer Interaction，HCI)。
人机交互是研究人、计算机以及它们之间相互影响的技术，是人与计算机之间传递、交换信息的媒介和对话接口。
作为一门交叉性、边缘性、综合性的学科，人机交互是计算机行业竞争的焦点从硬件转移到软件之后，又一个新的、重要的研究领域。
前，人机交互正朝着自然和谐的人机交互技术和用户界面的方向发展。
本期技术专题将从多角度阐述人机交互的最新发展及应用状况，包括多通道用户界面、笔式用户界面、智能用户界面和三维交互中的多种关键技术，特别是对人机交互中的用户模型、用户界面模型、多通道交互信息整合、笔式交互技术、人机交互软件体系结构等进行了深入的阐述。
人机交互技术是和计算机的发展相辅相成的，一方面计算机速度的提高使人机交互技术的实现变为可能，另一方面人机交互对计算机的发展起着引领作用。
正是人机交互技术造就了辉煌的个人计算机时代（20世纪八、九十年代），鼠标、图形界面对PC的发展起到了巨大的促进作用。
人机交互是计算机系统的重要组成部分，是当前计算机行业竞争的焦点，它的好坏直接影响计算机的可用性和效率，影响人们日常生活和工作的质量和效率。
计算机处理速度和性能的迅猛提高并没有相应提高用户使用计算机交互的能力，其中一个重要原因就是缺少一个与之相适应的高效、自然的人-计算机界面。
人机交互设计和用户行为解读——记清华大学经济管理学院副教授易成
封二人物Insidecover Characters人机交互设计和用户行为解读——记清华大学经济管理学院副教授易成 吕腾波“当你在线上购物，打开提供了各种产品信息的页面，会不会意识到各类产品信息的展示方式和时机，都是通过精心设计的？我的研究工作就是优化这些设计，研究不同设计给商家和消费者带来的影响。
”说这话的是清华大学经济管理学院副教授易成，而这正是她研究内容的一部分。
易成的主要研究方向是电子商务情境下的人机交互，她擅长用实验方法研究人机交互设计对消费者行为的影响，拓展消费者行为和人机交互理论，最终指导商家有效地管理页面并制定营销策略。
易成的工作一方面需要研究细致的计算机界面和算法设计，另一方面也需要对人的需求及其微妙的心理有深入的了解。
在易成看来，这是非常有趣和有巨大研究潜力的跨领域学科，也是实实在在能影响人们日常生活的研究。
探索人性地图易成的研究主要针对产品信息展示和交互设计，协助消费者进行产品搜索和评估。
“产品搜索方面主要指的是优化产品搜索线索，让人们发现好产品；而有效呈现产品信息和优化交互式产品展示则让人们更好地评估产品。
”易成介绍道。
在这两个方面，易成均做出了一些领域领先的研究成果。
“其实很多时候大家并不清楚自己想要什么样的产品。
”易成解释道，如果一个电商平台只能让用户用自己的关键词来搜索产品，或者只能根据用户过去的浏览和搜索行为来推荐产品，那么用户就很难发现在自己见识范围之外的产品，商家的众多好产品也不能得到有效的曝光。
“很多研究和实践讲究个性化和精准，但这往往有产生‘过滤气泡’的风险。
”所谓“过滤气泡”，就是用户被包围在他们所习惯的商品或信息气泡里,看不到他们不熟悉的、潜在喜欢的东西。
“但人的本性也是想探索的，”易成说，“所以我们和企业合作，一起思考如何把丰富的用户生成的产品信息，比如产品标签、点评、个人推荐列表等用起来，引导大家发现不仅相关的而且是更多样化的、惊喜的产品。
我国有数量庞大的线上消费者，如何挖掘他们的潜在需求、促进多样化消费是有重要意义的。
清华大学人机交互心得
清华大学人机交互心得每天，我们拿出手机，轻击指纹解锁，滑动屏幕找到需要的APP 点开。
触屏智能手机为社会打开了新世界的大门。
事实上，社会交往更多地始于人机交互，我们首先与手机对话。
人机交互正是这样一门学问，人与计算机之间使用某种对话语言，以一定的交互方式，完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程。
近日，记者走进位于清华大学信息楼的网络多媒体北京市重点实验室。
这里的科研人员大多对着电脑，敲击键盘写下一行行代码。
这当然不是普通的代码，充满想象力的人机交互新形态就在这些代码中产生。
“我们为什么会多花几千块钱，去买苹果手机。
”清华大学副研究员喻纯拿起几台手机反复滑动、点击触摸屏，“光从硬件上看区别已经不大了，我们买的其实就是一种交互体验，滑动是不是流畅、点击是不是灵敏、是不是频繁产生误触。
”手机和手机之间的差距，就是在这些人机对话的细节中体现。
创造更聪明的人机交互界面，便是喻纯和同事们的主要工作。
一名研究生正在测试专门为盲人开发的智能输入法。
目前，苹果手机和安卓手机分别配有“voice over”和“talk back”功能，帮助盲人使用触屏手机。
单击时手机会朗读被点击的字母，双击同一位置就能选中这一字母；如果字母不正确，只能通过左右滑动位置再次单击屏幕，尝试选中正确的字母。
研究生闭上双眼模拟盲人输入了“confirm”这个单词，花了差不多1分钟时间。
“全世界的盲人和弱视人群数量大约有3亿，和美国的人口一样多。
”喻纯告诉《中国科学报》记者，“这种输入法对他们而言太不方便了。
”为此，研究人员开展了数量庞大的盲人用户实验，采集代表他们点击屏幕习惯的数据，并预测他们想要输入的词。
类似的智能算法也将应用在平板电脑盲打的输入法开发中。
喻纯说：“平板电脑的人机交互界面是玻璃板，这让依靠触觉反馈和肌肉记忆实现的盲打不容易实现。
”一种更聪明的算法是在用户凭感觉打字时，也能猜到用户所想。
当然，人机交互的未来场景远不只触屏手机的输入法。
了解人机交互的基本原理
了解人机交互的基本原理人机交互（Human-Computer Interaction，简称HCI）是研究人类与计算机之间交流与合作的学科，旨在提高人与计算机系统之间的效率、易用性和用户满意度。
基本原理包括人的认知过程、人的行为特征、界面设计和交互设计等方面。
一、认知过程人的认知过程是指人类获取、组织和处理信息的方式。
在人机交互中，了解人的认知过程对于设计易用的界面至关重要。
人的认知过程主要包括感知、注意、记忆、思维和决策等环节。
感知是指人通过感官器官获取信息的过程。
在设计界面时，需要充分利用各个感官，如视觉、听觉和触觉，提供直观明了的信息展示和反馈。
注意是指人在面对海量信息时，选择关注特定信息的过程。
在界面设计中，需要通过引导和强调等方式，引导用户关注关键信息。
记忆是指人在接收和处理信息后，将信息存储和保持以供后续使用的过程。
界面设计应注重提供清晰的导航和标记，帮助用户记忆和回忆所需的信息。
思维和决策是指人分析、推理和做出决策的过程。
界面设计应尽量减少决策负担，提供明确的选项和指导，帮助用户做出正确决策。
二、人的行为特征人的行为特征是指人与计算机交互时表现出的一些行为和规律。
了解人的行为特征可以帮助我们更好地设计用户界面和交互模式。
1. 反应时间：人的反应时间是指人从感知到做出反应所需的时间。
在界面设计中，应考虑人的反应时间，避免产生等待或延迟过长的情况。
2. 错误率：人在完成任务时可能会出现错误。
了解人的错误率可以帮助我们设计更可靠的界面，提供适当的错误提示和纠正机制。
3. 学习曲线：人学习和掌握新系统或新界面所需的时间和难度。
在设计界面时，应尽量简化操作流程和交互方式，降低学习成本。
4. 知觉与情绪：人对界面的美感和舒适度也会对人机交互产生影响。
界面设计应考虑色彩、布局、字体等因素，提供愉悦的视觉体验。
三、界面设计界面设计是指设计人与计算机交互的实际界面的过程，旨在提供易用、直观的交互方式，引导用户完成任务。
了解人机交互的基本原理和最佳实践
了解人机交互的基本原理和最佳实践人机交互（HCI）是研究人与计算机系统之间信息交流和互动的学科领域。
它关注如何设计、评估和实现计算机系统，以使人们能够高效、方便地与之交互。
本文将介绍人机交互的基本原理和最佳实践。
一、认知负荷理论认知负荷理论是人机交互中的一个重要理论，它涉及到人类思考和信息处理的能力。
根据该理论，人类的认知负荷分为三个层次：认知负荷、长期记忆和工作记忆。
在设计人机交互系统时，需要考虑用户的认知负荷，并尽量减少冗余信息和复杂操作，以提高系统的可用性和用户体验。
二、界面设计原则界面设计是人机交互中的关键环节，好的界面设计能够提高用户的工作效率和满意度。
以下是一些常用的界面设计原则：1. 一致性：保持界面元素的一致性，包括布局、颜色、字体等，以便用户能够快速熟悉和使用系统。
2. 可视化：使用图标、颜色、动画等可视化元素，帮助用户理解和操作系统。
3. 反馈机制：及时向用户提供反馈，确认操作是否成功以及当前系统状态，减少用户的不确定性。
4. 易学性：尽量降低系统的学习曲线，提供明确的导航和操作指引，方便用户上手。
5. 易用性：简化操作流程，减少用户的步骤和操作次数，提高系统的易用性。
三、用户测试与评估用户测试与评估是人机交互设计中的关键环节，通过观察用户在真实情境下的行为和反馈，来评估和改进系统的设计。
常用的用户测试方法包括问卷调查、访谈、观察和日志分析等。
1. 问卷调查：通过设计合理的问卷，了解用户对系统的满意度、易用性等方面的评价，收集用户的意见和建议。
2. 访谈：与用户进行面对面的访谈，深入了解用户的需求、期望和问题，以便优化系统设计。
3. 观察：观察用户在使用系统时的行为和反应，发现问题和改进的潜在机会。
4. 日志分析：通过分析用户的日志数据，了解用户在系统中的操作流程和使用习惯，以便对系统设计进行调整和优化。
四、无障碍设计无障碍设计是指设计人机交互系统时，考虑到各类用户的特殊需求和能力限制，以确保系统对所有用户的可访问性。
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_________________________基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60673189)收稿日期: 2008-11-28 改回日期:2008-12-03 第一作者简介: 1940.现为普适计算教育部重点实验室，清华大学计算机系人机交互与媒体集成研究所教授，博士生导师。
目前他的主要研究领域为计算机视觉，人机交互，普适计算计算技术。
IEEE 高级会员，CCF 会员。
动作识别与行为理解综述徐光祐 曹媛媛普适计算教育部重点实验室清华大学计算机科学与技术系 北京，100084）摘 要 随着“以人为中心计算”的兴起和生活中不断涌现的新应用，动作识别和行为理解逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。
本文主要从视觉处理的角度分析了动作识别和行为理解的研究现状，从行为的定义和表示、运动特征的提取和动作表示以及行为理解的推理方法三个方面对目前的工作做了分析和比较。
并且指出了目前这些工作面临的难题和今后的研究方向。
关键词 以人为中心 动作识别 行为理解 中图法分类号：TP391 文献标识码：AAction Recognition and Activity Understanding: A ReviewXU Guangyou, CAO Yuanyuan(Key Lab of Pervasive Computing, Ministry of Education, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China)Abstract As the “Human-centered computing ” is getting more and more popular and novel applications are coming up, action recognition and activity understanding are attracting researcher s’ attention in the field of computer vision. In this paper, we give a review of the state in art of work on action and activity analysis, but focus on three parts: Definition of activity, low-level motion features extraction and action representation, and reasoning method for activity understanding. Furthermore, open problems for future research and potential directions are discussed. Keywords human-centered computing, action recognition, activity understanding引言计算正渗透和影响到人们生活的各个方面，根据传感器数据来识别和理解人的动作和行为就成为未来”以人为中心的计算”(Human-centered computing)中的关键[1]。
其中基于视觉的动作识别和行为理解尤为重要。
因为在人之间的人际（interpersonal ）交互过程中，视觉是最重要的信息。
视觉可以帮助人们迅速获得一些关键特征和事实，如对方的表情、手势、体态和关注点等，这些视觉线索综合起来反映了对方的态度，潜在意图和情绪等信息。
未来人机交互和监控中，机器要感知人的意图很大程度上就需要依靠视觉系统。
此外，视觉传感器体积小、被动性和非接触式的特点，使得视觉传感器和视觉信息系统具备了无所不在的前提。
近年来，在对计算机视觉提出的层出不穷的新要求中，行为理解是一个具有挑战性的新课题，在诸如智能家居，老年人看护，智能会议室等应用中都起着至关重要的作用。
它要解决的问题是根据来自传感器（摄像机）的原始图像（包括图像序列）数据，通过视觉信息的处理和分析，识别人体的动作，并在上下镜(context)信息的指导下，理解人体动作的目的、所传递的语义信息。
行为理解作为近几年开始兴起的研究，正在逐渐获得越来越多的关注。
人体检测、定位以及人体的重要部分（头部，手等）的检测，识别和跟踪是人体行为理解的基础，在解决这些基本问题的基础上，更重要也更困难的问题就是动作识别和行为理解。
对动作识别的研究可以追溯到90年代，在2002年，相关研究的论文数量经历了一个飞跃式的增长，这些研究大多假设是在结构化（structured）环境和孤立动作条件下。
所谓的结构化环境就是预先设定和可人为控制的环境，例如，用于计算机输入的手势识别等，这时视觉数据采集的光照，视角，距离等因素都是固定或已知的。
这就为改善视觉处理的脆弱性提供了有利条件。
但与此同时，也带来了很大的局限性。
例如，基于生理特征的生物特征识别，目前的方法只适合于愿意在规定环境下给予系统配合的合作对象。
与此相对，能在自然环境下，基于行为特征的生物特征识别就更为困难，但具有容易被对象接受，或不易被察觉的优点。
对于各种目的的视觉监控来说，能工作在自然环境下，更是至关重要。
例如，为帮助老人延长独立生活或改善生活质量的视觉监控和提示。
都需要能在老人生活的日常环境提供相应的服务。
近年来，对日常生活和工作中动作和行为的理解正成为热点。
这是所谓的“日常活动”（Activities of daily living ，ADL）的分析和理解。
由于人们在日常生活环境中的动作是自然和连续的，而且与环境有密切的联系，因此给识别和理解带来一系列具有挑战性的难题。
1）分布式视觉信息处理方法和系统。
通过多摄像机信息的融合来克服由于视角，距离，遮挡，光照等多种环境因素带来的干扰和不确定性是有效但也是富有挑战性的课题；2）自然连续动作和行为的分割及多层次模型。
人类的日常活动和行为是人体自然和连续的动作，其中包含了多种类型的运动和动作：无意识的人体移动，为了操作物体的动作，以及为了进行相互交流，例如打招呼的，动作和姿态。
此外复杂的人类活动和行为是由一系列动作或操作组成的。
系统必在一个多层次的模型指导下对人体动作进行分割和分类。
而分割和分类又需要有来自对动作和行为理解的高层模型指导；3)基于上下境（context based）的行为理解。
对动作和行为的理解需要了解当时视觉环境以及应用的情境。
这也就是所谓的要具有“觉察上下境”（context aware）或基于上下境( context based)视觉处理和分析方法。
因为，相同的动作在不同的情境下传递不同语义。
上下境的指导作用体现在以下二方面: 1)在现实的视场中可能需要处理的视觉对象和任务非常多，而计算资源是有限的。
此外还有实时处理的要求。
这时必须根据上下境来确定视觉处理的关注点（focus of attention）;2)在上下境的指导下对动作传递的语义进行推理。
行为理解的研究包含着从底层到高层的多层处理。
底层处理中的人体检测和跟踪、动作识别、手势识别和轨迹分析等已经有了较多的研究和综述。
而高层的处理方法，如对行为的建模、上下境在行为推理中的指导等研究还在起步阶段。
本篇综述将重点讨论行为理解中的高层推理的研究现状。
2.行为理解的研究现状如引言中所述，行为理解包含了从底层处理到高层推理的全过程，涉及底层运动特征的提取和表示、行为的表示方法、以及高层行为语义的推理模型。
下面的综述首先从行为的定义开始，然后讨论特征提取和表示，最后分析常见的几种行为推理模型。
2.1 行为表示的模型目前对于行为的表示还没有一个通用的模型，大部分的研究都是针对特定的应用采用某种行为表示模型，最常见的分层结构模型，而各个层次表示的内容取决于应用的需要。
人体的行为就其目的而言可大致分为：1）与环境交互，例如对物体的操作；Moeslund[2]提出了action/motor primitives, actions, and activities的分层模型。
在Park[3]驾驶员动作的表示模型中，底层为身体某个部位的运动，如头转动，躯干前移，伸胳膊等。
中间层是由底层各部位的运动组合而成的一个复杂动作。
最高层为人与周围设备的交互动作，即驾驶员对汽车部件的操作动作，如向左转动方向盘。
2）人际交互。
Aggarwal和Park[4]在2人交互的分析中，把交互行为分为3个层次。
最高层是交互行为；中间层为单个人体的动作；最底层是对身体某个部分运动的检测和识别。
群体交互（group interaction），例如会议室场景更是需要多层次的表示[5]。
关于行为的分层表示方法还可参考[2,3,4,6,7,8,9,10]。
其中特别需要注意的是Gonz`alez[7]在动作-行为的层次表示中增加了情境（situation）。
情境可认为是最高层的上下境，它用于解决行为理解的歧义问题。
比如挥手这个动作在“足球赛”和“地铁站”这二种情境中显然是有不同的含义。
综上所述，分层模型已经成为研究者们公认的一种行为的表示方法，只是在不同的研究背景和任务下，层次的数量和每个层次的定义各不相同。
得到较多认可的表示模型大致包括如下几个层次：运动（movement）, 动作（action），活动（activity）或操作(operation)，行为（behavior）。
这些层次大致是按照时间的尺度来进行分割的。
但这样的分层方法在复杂的情况下，有时显得无能为力。
更为实用的是按照任务过程进行分解。
例如，老人在厨房中的做饭活动，它可分为：取食品，处理食材，烹饪，上菜等过程。
其中每个步骤，又可进一步分解，例如，烹饪又可按菜谱分为若干步骤。
这样的分解是应用导向的。
作为一个表示模型除了定义各层表示的含义以外还需要定义它们之间的关系和运行机制。
Crowley[11]提出了情境网络(network of situation)的运行框架。
我们提出了一个基于多层次“上下境-事件”的模型[5]。
认为行为的层次结构中，上层的行为，就是下层动作定义的环境，所以就是上下境。
它定义了什么是下层中发生的有意义的动作，即事件。
相邻层次之间的“上下境-事件”关系可递归地延伸到所有的层次。
所以这个模型具有通用性。
2.2 运动特征的提取和动作表示视觉或者其他底层运动特征的提取和表示是进行高层行为理解的推理所必需的基础工作。
较早开始的对动作行为分析的工作很多是采用主动传感器来获得人体某个部位的运动信息[12,13,14,15,16]。