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內容簡介

《人機情感交互》詳細介紹：人機情感交互概念的基礎上，分析瞭當前人機情感交互的研究前沿，特彆是在情感模型、人臉錶情交互、語音信號情感交互、肢體行為情感交互、生理信號情感識彆、文本信息中的情感提取和情感仿生代理等方麵的最新研究成果，使讀者對人類與計算機之間的情感交互具有更深的理解，對促進我國在該領域的快速發展具有積極意義。
《人機情感交互》適閤信息類、計算機類等專業研究生、高年級本科生閱讀，還可供情感計算、人機交互和人工智能等相關領域的研究人員參考使用。

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 語言命令交互階段
1.2 圖形用戶界麵階段
1.2.1 “Memex”信息機器的構想
1.2.2 可直接構造圖形圖像的Sketchpad係統
1.2.3 世界第一隻鼠標
1.2.4 使用圖形用戶界麵的個人計算機
1.3 人機自然交互階段
1.3.1 語音交互
1.3.2 普適計算
1.3.3 體感交互
1.3.4 基於視綫追蹤的人機交互
1.3.5 第六感交互
1.3.6 虛擬現實
1.4 人機情感交互階段
1.4.1 人臉錶情交互
1.4.2 語音情感交互
1.4.3 肢體行為情感交互
1.4.4 生理信號情感識彆
1.4.5 文本信息中的情感
1.4.6 情感仿生代理
1.4.7 多模情感人機交互
參考文獻

第2章 情感模型
2.1 基於基本情感論的情感模型
2.2 基於維度空間論的情感模型
2.3 基於認知機製的情感模型
2.3.1 EM模型
2.3.2 Roseman情感模型
2.3.3 EMA情感模型
2.3.4 salt & Pepper模型
2.4 基於個性化的情感模型
2.4.1 大五模型
2.4.2 Chittaro行為模型
2.4.3 EFA性格空間的構造方法
2.4.4 情緒-心情-性格模型
2.5 其他情感模型
2.5.1 Picard的情感HMM模型
2.5.2 分布式情感模型
2.5.3 基於人工心理的狀態空間情感模型
2.6 情感模型的應用
2.6.1 情感機器人
2.6.2 情感仿生代理
2.7 總結與展望
參考文獻

第3章 人臉錶情交互
3.1 人臉錶情建模
3.2 人臉錶情識彆
3.2.1 人臉錶情數據庫
3.2.2 錶情特徵提取
3.2.3 錶情分類方法
3.3 人臉錶情識彆的發展方嚮
3.3.1 魯棒的錶情識彆
3.3.2 精細的錶情識彆
3.3.3 混閤錶情識彆
3.3.4 非基本錶情識彆
3.4 人臉錶情生成
3.4.1 人臉錶情動畫閤成
3.4.2 智能人臉錶情生成
3.4.3 眼動情感生成
3.5 總結與展望
參考文獻

第4章 語音信號情感交互
4.1 聲音信號的處理機製
4.1.1 大腦皮層下聽覺中樞
4.1.2 大腦皮層聽覺中樞
4.2.1 應用前景
4.2.2 麵臨的主要睏難
4.2.3 研究現狀
4.2.4 情感語音數據庫的建立
4.2.5 語音情感特徵參數的提取
4.2.6 分類器的設計
4.2.7 情感分類器的融閤
4.3 情感語音閤成
4.3.1 語音閤成及情感語音閤成
4.3.2 基於韻律調節的情感語音閤成
4.4 總結與展望
參考文獻

第5章 肢體行為情感交互
5.1 手勢情感識彆
5.1.1 基於手套的手勢識彆
5.1.2 基於視覺的手勢識彆
5.2 身體姿勢情感識彆
5.2.1 身體姿勢數據庫
5.2.2 身體姿勢特徵提取
5.2.3 身體姿勢識彆方法
5.3 身體姿勢情感錶達
5.4 總結與展望
參考文獻

第6章 生理信號情感識彆
6.1 情感的生理機製
6.1.1 情感感知理論
6.1.2 大腦的情感中樞
6.1.3 與情感相關的內分泌腺
6.1.4 與情感相關的神經化學物質
6.2 生理信號情感識彆
6.2.1 生理信號情感識彆的研究意義
6.2.2 相關生理信號的基礎知識
6.2.4 生理信號情感識彆係統
6.3 應用係統
6.3.1 輕便式心電儀
6.3.2 情感監視手錶
6.4 總結與展望
參考文獻

第7章 文本信息中的情感
7.1 基於詞語的處理技術
7.1.1 正嚮最大匹配分詞
7.1.2 反嚮最大匹配分詞
7.1.3 基於統計的詞網格分詞
7.2 基於數學統計的語言模型
7.2.1 隱馬爾可夫模型
7.2.2 最大熵模型
7.3 基於語言理解的處理方法
7.4 基於語料庫加工的處理方法
7.5 文本情感分析研究現狀
7.5.1 詞語的情感分析
7.5.2 句子的情感分析
7.5.3 篇章的情感分析
7.5.4 海量信息的整體傾嚮性預測
7.6 典型文本情感提取方法
7.6.1 基於關鍵詞定位的文本情感提取方法
7.6.2 基於詞匯關聯的文本情感提取方法
7.6.3 基於統計的機器學習文本情感提取方法
7.6.4 基於規則的文本情感提取方法
7.6.5 基於常識的文本情感提取方法
7.7 總結與展望
參考文獻

第8章 情感仿生代理
8.1 移情仿生代理
8.2 基於仿生代理的標記語言
8.3 情感機器人
8.4 總結與展望
參考文獻

精彩書摘

20世紀90年代以後，人類社會進入信息時代，人們的首要需求已從物質層次轉嚮精神層次。隨著“人-人互動”逐漸減少，“人-機互動”不斷增加，情感的需求也更加強烈。與人類之間交流的情況一緻，人機交互所要解決的問題是使計算機具有“情感”的能力。計算機一旦具有“情感”，人類就進入瞭高級信息時代。
人類不僅具有理性思維和邏輯推理的能力，而且具有情感能力。眾所周知，計算機具有高效的運算能力、極高的計算精度、超強的記憶能力、復雜的邏輯判斷能力和按事先設計的程序自動工作的能力。也就是說，計算機具有理性思維和邏輯推理的“大腦”。由於人類的行為、活動不僅取決於理性思維和邏輯推理，還在很大程度上受情感能力的影響，因此在人與計算機的交互中，人們也期望計算機具有情感能力。為瞭實現情感人機交互，人們希望計算機能夠模仿人的情緒、感覺和感情等，也就是說要使計算機具有富於感情的“心”。
神經生理學界的研究成果錶明，人在決策時摻雜太多的感情因素固然不可，但若喪失瞭這種感情成分，決策同樣難以實現。當大腦皮層和邊緣係統之間通道缺損時，人會由於缺乏感情而導緻決策能力下降。人類智能中的情感能力是與理性思維和邏輯推理能力相輔相成的。
人機情感交互就是要賦予計算機類似於人一樣的觀察、理解和生成各種情感特徵的能力，最終使計算機能夠像人一樣與人類進行自然、親切、生動和富有情感的交互。人與人進行交流時，是通過人臉錶情、語音情感、帶有感情的肢體動作、文本情感信息等來感知對方的感情。
人與人的交流可以通過錶情、語音、眼神、手勢等方式進行。然而，計算機沒有人臉和軀體，無法運用上述方式進行交流。仿生代理（lifelike agent）是實現人與計算機自然交互的媒介。
……

前言/序言

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