情感计算的目的是通过赋予计算机识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐的人机环境，并使计算机具有更高、更全面的智能。《智能科学技术著作丛书：人体生理信号的情感分析方法》结合国内外研究和课题组研究的工作情况，在介绍情感和情感计算等概念的基础上，重点叙述人体生理信号的情感计算方法。《智能科学技术著作丛书：人体生理信号的情感分析方法》详细阐述了研究工作的意义、情感模型的建立、生理信号的测量、情感数据的采集、情感状态的识别和典型的应用等，使读者对这一领域的研究工作有比较全面的了解和认识，对促进我国在该领域的研究工作具有积极作用。
　　《智能科学技术著作丛书：人体生理信号的情感分析方法》适合于计算机和电子信息等相关专业的本科生和研究生，也可供从事情感计算、人机交互和人工智能等相关领域的研究人员和工程技术人员参考使用。

　　《智能科学技术著作丛书：人体生理信号的情感分析方法》：
　　与面部表情识别、姿态识别、语音识别、文本识别等方式进行情感相比，通过生理指标的变化来进行情感分析具有明显不同的特点和优势。这一特点是因为表情、姿态、语音和文本或语义等方面的情绪识别比较直观，都是以身体的外在表现为量度来进行情感识别的，无法观测到人体内在的、真实的情感状态，而生理信号则是伴随着情感变化由人体内部器官产生的一系列生物电学特征变化信号，更能客观真实地反映出当前的情感状态。同时，各种生理电传感器是以一种非侵入无损方式置于人体并与身体保持良好接触的，因此这些优势与特点使得研究基于生理信号的情感识别独具魅力，使生理信号的情感计算具有独特的比较意义。
　　人机交互技术是一个将科技直接转化为生产力的技术，其计算的发展将对生产与商业应用、社会工作方式和人们的生活方式等方面产生重要影响。研究生理信号的情感识别就是尝试寻找生理信号特征模式与情感状态之间的映射关系，试图准确找出最能代表某种情感的特征模式或某些特定的特征，并用这些模式或特征来有效地识别情感，从而发展出有情感的人机交互技术。麻省理工学院媒体实验室的技术报告所给出的至少50种商业应用例子（如情感教学、情感饰物、情感玩具、情感眼镜、情感地毯、情感CD、情感检测和情感鼠标等）中，人机情感交互灵活方便，可以不借助其他操作设备，通过感知人体的生理信号与计算机进行交互，缺乏计算机知识的使用人员，也能得到有益的帮助〔82〕。可以预见，未来的某些基于生理信号的情感计算技术有着必不可少的应用价值。
　　生理信号情感分析在人类健康和国家安全等应用中也具有重要意义。例如，可以实时检测人们的精神压力，从而给出合理建议；用在疾病预测中可以给出有益的参考；可以在计算机学习时成为学习伴侣或情感识别与调节的帮手〔833；可以在情感健康预测与评估方面给出合理化意见；可以用于国家安全方面，如在海关、机场和重要关口设置生理信号检测仪，侦测有无可疑对象（判定情感状态发生变化时），事先发现可疑恐怖袭击者的特定端倪，进而避免恐怖袭击等严重事件发生；还可以在监视和审讯疑犯中分析其精神状态的变化，以此来加强有关“谈话”的效果等。
　　还可以举出许多例子来说明其重要意义。事实上，生理信号的研究是比较艰难的，因为人体的生理信号要受许多变化因素的影响，它与个体的年龄、性别、运动、睡眠、当前情感状态，甚至生活阅历等情况密切相关，要从中找出其相应的关系和规律是十分困难的。但是，生理信号的真实客观性决定了研究其的重要性和必要性。只要找出不同情况下生理信号变化的规律，或者找出生理信号特征模式与情感状态之间的映射关系，就能高效而真实地识别人们的情感，为人们提供有益的帮助。不仅如此，通过大量被试的基础性数据积累对这一方向中探索生命机理的基础性科学研究也具有非常重要的科学意义。因此，应当积极探讨这一方向涉及的相关内容，努力得到有用的研究结果，积极开发实用的商业产品，为改善人们的精神生活增添有益的方式。
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《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 绪论
1.1 情感与情感计算
1.1.1 情感和情感理论
1.1.2 情绪分类与维度
1.1.3 情感计算
1.2 生理信号的情感计算意义
1.3 国内外研究与应用状况
1.3.1 国外研究状况
1.3.2 国内研究状况
1.3.3 国内外应用状况
1.4 情感的生理机制
1.4.1 大脑中枢机制
1.4.2 内分泌机制
1.4.3 神经化学机制
1.5 常用生理信号与检测
1.5.1 生理信号检测的历史事件
1.5.2 常用的8种生理信号分析
1.5.3 需要注意的问题
1.6 总结与展望
参考文献

第2章 生理信号的情感计算模型
2.1 情感建模的可计算规则
2.2 基本情感论的情感模型
2.2.1 Tomkins的情感模型
2.2.2 Izard的情感模型
2.2.3 Ekman的情感模型
2.2.4 OCC的情感模型
2.3 维度空间论的情感模型
2.3.1 情感的一维空间模型
2.3.2 情感的二维空间模型
2.3.3 情感的三维空间模型
2.3.4 情感的高维空间模型
2.4 认知神经科学的情感模型
2.4.1 情感相关联的神经结构
2.4.2 情感的认知神经学模型
2.5 总结与展望
参考文献

第3章 生理信号的测量系统
3.1 BIOPAC MP150的硬件系统
3.1.1 MP100A-CE数据获取单元
3.1.2 MP的通用接口模块
3.1.3 MP的生理信号放大器和传感器
3.2 BIOPAC MP150的软件系统
3.2.1 系统的最低配置
3.2.2 AcqKnowledge概述
3.2.3.AcqKnowledge菜单功能介绍
3.3 多参数生物反馈测量仪ProComp Infiniti
3.3.1.ProComp Infiniti硬件基本系统
3.3.2.ProComp Infiniti的多种传感器
3.3.3 ProComp Infiniti的软件系统
3.4 Neuroscan脑电仪
3.4.1 Neuroscan的硬件组成
3.4.2 Neuroscan软件包
3.5 生理信号采集设备的商业开发和应用
3.5.1 Necomimi脑控猫耳朵
3.5.2 脑立方——世界上首款注意力训练产品
3.5.3 心电芯片
3.6 总结与展望
参考文献

第4章 生理信号的情感数据采集方法
4.1 情感诱发方法
4.1.1 情感材料诱发
4.1.2 情感情境诱发
4.2 数据有效性分析方法
4.2.1 诱发效果影响因素
4.2.2 诱发效果评估方法
4.2.3 生理数据可靠性分析
4.3 情感数据采集实例
4.3.1 采集目标
4.3.2 情感诱发方案
4.3.3 数据采集流程
4.3.4 情感诱发效果评估
4.3.5 生理数据可靠性评估
4.3.6 实验小结
4.4 总结与展望
参考文献

第5章 生理信号的情感识别方法
5.1 接触式生理信号情感识别的意义
5.1.1 在情感心理生理科学研究中的意义
5.1.2 在智能人机交互领域的研究意义
5.2 生理信号情感特征提取
5.2.1 生理信号的传统特征
5.2.2 IBI和GSR的矩特征
5.2.3 ECG信号的瞬时频率和局部振荡特征
5.2.4 生理信号的非线性特征
5.2.5 生理信号的时域局部尺度特征
5.3 生理信号情感特征选择
5.3.1 特征选择的必要性
5.3.2 二分类情感识别的特征选择模型
5.3.3 多种解空间搜索算法的特征选择能力比较
5.3.4 小结
5.4 情感识别模型的建立
5.4.1 支持向量机分类器
5.4.2 随机森林分类器
5.5 总结与展望
参考文献

第6章 非接触性的情感识别方法
6.1 非接触性情感识别的意义
6.2 采用热成像技术实现非接触性的情感识别
6.2.1 TI技术的基本概念
6.2.2 基于热成像技术识别人类情感
6.3 采用高光谱技术实现非接触性的情感识别
6.3.1 高光谱成像技术
6.3.2 基于高光谱成像技术识别人类情感的优势
6.3.3 高光谱成像技术识别人类情感现状
6.4 总结与展望
参考文献

第7章 典型的应用系统及展望
7.1 情感机器人
7.1.1 早稻田大学情感机器人KOBIAN
7.1.2 麻省理工学院媒体实验室的Nexi
7.1.3 我国情感机器人研究现状
7.2 带有情感交互功能的玩具和宠物
7.2.1 AIBO机器狗
7.2.2 日本世嘉公司Dog电子宠物狗
7.2.3 BANDAI Smart Pet电子宠物狗
7.2.4 腾讯小Q机器人
7.3 情感计算在健康监护中的应用
7.3.1 情感计算在远程家庭健康监护中的应用
7.3.2 穿戴式远程生理参数监护系统
7.3.3 基于多模态人机接口的智能轮椅
7.3.4 基于无线技术的测量身体状态的移动监视设备
7.3.5 神念科技的脑波交互和注意力训练产品
7.4 情感仿生代理
7.4.1 基于仿生代理的多模人机情感交互系统
7.4.2 基于移动设备的仿生代理
7.5 基于情感计算的行为辅助系统
7.5.1 情感计算用于检测司机疲劳
7.5.2 智能驾驶
7.5.3 情感计算用于提升用户工作效率
7.6 情感计算的其他应用领域
7.6.1 情感计算用于游戏设计
7.6.2 智能情感教学系统
7.6.3 自适应音乐谱曲系统
7.6.4 情感计算在电子商务中的应用
7.7 基于生理信号的情感调节系统设计与实现
7.7.1 情感调节的基础理论
7.7.2 音乐与情感调节
7.7.3 情感交互系统架构
7.8 总结与展望
参考文献
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