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王志良 编 / 机械工业出版社 / 2009-07 / 平装
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人工情感
《人工情感》较为全面地介绍了人工情感的基本概念、主要内容和应用领域,并对其研究方法和相关技术进行了讨论。首先对情绪心理学、情感计算等理论进行了介绍;接着叙述了情感的数量化模型的研究现状及最新进展;最后总结作者所在课题组研究成果的基础上,给出了人脸识别、表情识别、情感教学系统、情感机器人系统的设计与实现流程实例。
《人工情感》适宜从事计算机、自动化、电子信息、模式识别、智能科学、人机交互技术的科研人员阅读,也可以作为高等院校相关专业学生、研究生的教学参考书。
丛书序言前言第1章人类情绪1.1情绪心理学1.1.1基本概念1.1.2情绪、情感与感情的区别与联系1.1.3情绪的主要成分1.1.4情绪的维度与极性1.1.5情绪的功能1.1.6情绪理论1.1.7当代情绪发展理论1.2脑科学在情感计算中的作用1.2.1情感计算研究1.2.2情感计算中的人脸和表情识别研究1.2.3脑科学研究现状1.2.4情绪及表情识别的ERP研究1.2.5脑科学研究与情感计算的关系1.3情绪生理学1.3.1情绪与行为1.3.2产生情绪的大脑机构1.3.3情绪生理学理论1.3.4情绪的生理指标1.4情绪社会学1.4.1美感的定义1.4.2美感的层次性1.4.3社会实践的主体——人的美1.5色彩与心理1.5.1色彩学的起源及基本原理1.5.2色彩模式1.5.3色彩与心理1.5.4色彩心理模型1.5.5色彩心理与服饰衣着思考题参考文献第2章情绪的空间描述及维度化理论2.1概述2.2情绪的维度空间描述2.2.1情绪的一维表示2.2.2情绪的二维表示2.2.3情绪的三维表示2.2.4情绪的多维表示2.3几种典型的情绪空间描述2.3.1Plutchk的锥形2.3.2Plutchik情绪圆环2.3.3Russeli的情感圆环模型2.3.4Larsen和Dienei’八方向模型2.3.5情绪的方锥空间2.4情绪熵2.5情绪的非线性表示2.6人类情感的数学模型2.6.1JuanD.Velasquez的情感综合产生器模型2.6.2AaronSlorharj的CogAff模型2.6.3Kismet的情感模型2.6.4OCC情感模型2.6.5Salt和Pepper模型2.6.6Oz-Tok体系2.6.7ClarkElliott的情感推理机2.6.8wE4R的情感模型2.6.9EM模型思考题参考文献第3章人类情感的数学模型3.1用数学方法描述情绪的重要性3.2基于欧氏空间的人工情感数学模型3.2.1情感空间3.2.2情感熵3.2.3情感概率转移矩阵的构造3.2.4仿真及其分析3.3基于马尔可夫链的情感计算建模方法3.3.1情感的基本概念3.3.2情感状态的概率空间3.3.3情感状态的变化过程3.3.4基于马尔可夫链的心情状态自发转移3.3.5情感能量3.3.6情感状态的分区3.4基于随机事件处理的情感建模方法3.4.1情感模型系统原理3.4.2仿真结果3.5基于自组织理论的人工心理建模3.5.1情感数学模型3.5.2仿真及分析3.6基于马尔可夫过程的情绪状态转移模型3.6.1模型构造3.6.2调查问卷3.7基于贝叶斯网络的情感虚拟人心理建模3.7.1情感信息处理3.7.2结合贝叶斯网络模型定义性格空间与情感空间3.7.3贝叶斯背景知识介绍3.7.4个性化、情感和情绪思考题参考文献第4章情感的数字化建模4.1基于HMM的人工心理模型4.1.1基于HMM的情感建模4.1.2情感模型驱动的情感交互虚拟人系统4.2基于灰色系统理论的情感建模4.2.1灰色建模4.2.2系统整体构成4.2.3情感模型的建立4.2.4机器实现4.3基于考虑个性和0cc模型的人工情感模型4.3.1二维情绪空间与反向情绪4.3.2情绪的表示4.3.3情绪的运算4.3.4面部表情与基本情绪的对应关系4.3.5三维情绪空间和反向情绪4.3.6个性和OCC模型的结合4.3.7个性的分类和特点4.3.8个性和OCC模型在三维情绪空间的实现4.4模糊情感识别模型4.4.1模糊数学的发展4.4.2模糊模式识别4.4.3模糊情感识别模型4.4.4实验结果及分析4.5基于马氏决策的情感计算模型4.5.1基于曲线拟合理论的情感建模4.5.2基于需求情绪动机的情感计算模型4.5.3情感模型在图书推荐系统中的应用思考题参考文献第5章情感数字化教学系统5.1现代远程教育系统的基本介绍5.2学习者情感监测及建模5.3情绪反应建模思考题参考文献第6章人脸识别系统6.1概述6.2人脸识别流程6.3人脸识别系统的构成6.4人脸识别系统的整体结构6.5基于Haar的人脸检测实现6.5.1Haai‘特征6.5.2积分图像6.5.3AdaBoost学习算法6.5.4基于Haar特征的人脸检测的程序实现6.5.5人脸检测效果6.6基于嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)的人脸识别算法6.6.1隐马尔可夫模型(HMM)算法6.6.2HMM的定义6.6.3HMM的三个基本问题6.6.4评价问题及其算法:前向一后向算法6.6.5解码问题及其算法:Viterbi算法6.6.6训练问题及其算法:Baum-Welch算法6.6.7EHMM介绍6.6.8用于人脸建模的EHMM方法6.6.9观察向量提取6.6.10EHMM的训练和人脸识别6.7人脸识别实验结果思考题参考文献第7章面部表情识别系统7.1特征点定位方法研究7.1.1常用的特征点定位的算法7.1.2Canny-AAM特征点定位7.1.3实验与分析7.2基于SVM的表情识别分类研究7.2.1SVM分类器原理7.2.2SVM分类器在表情识别中的应用7.3表情识别系统应用研究7.3.1远程教育系统7.3.2疲劳驾驶检测系统思考题参考文献第8章网络游戏中的情感数字化8.1游戏中的情感模型8.1.1引言8.1.2游戏中的情感模型架构8.1.3模型设计8.2真实感三维人脸动态表情的表达方法8.2.1引言8.2.2系统框架8.2.3MPEG-4人脸动画的工作原理8.2.4虚拟人的年龄仿真研究8.2.5面部表情研究的应用8.2.6中医诊断教学系统思考题参考文献第9章情感机器人系统9.1情感机器人发展状况9.2情感机器人的机械设计及实现9.2.1情感机器人9.2.2机器人头部的设计要求9.2.3面部表情研究及实现方法9.2.4驱动方案的选择9.2.5情感机器人头部结构设计9.3情感机器人机电平台结构设计9.3.1机器人机电平台硬件控制电路9.3.2控制软件设计与实现9.4情感机器人心理模型应用研究9.4.1人工心理模型9.4.2人工心理模型的应用9.4.3机器人的情感与情感表达思考题参考文献缩略语
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开播时间:09月02日 10:30