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书       名 :
著       者 :
出  版  社 :
I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
人工情感
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787111269717
  • 作      者:
    王志良主编
  • 出 版 社 :
    机械工业出版社
  • 出版日期:
    2009
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内容介绍
    《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。<br>    《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。
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精彩书摘
    第1章  人类情绪<br>    人工情感(Artificial Emotion,AE)是指以人类学、心理学、脑科学、认知科学、信息科学、人工智能(Artificial Inteligence,AI)等学科为理论基础,利用信息科学的手段对人类情感过程进行模拟、识别和理解,使机器能够产生类人情感,并与人类进行自然和谐的人饥交互的研究领域。在信息科学领域,科学研究者已经提出了情感计算(Affective CompuLing)、感性工学(Kansei.Engineering)、人工心理的概念,来研究模仿人类的情感,但大部分研究者目光还仅仅局限在信息领域,对心理学研究领域的重视度还不够,这在某种程度上阻碍了我们研究工作的进展,我们应该重视情感理论的本源——心理学的研究,必须深入研究情绪的基本理论,这样才能从根本上搞清楚情感问题,不至于本末倒置。<br>    1.1  情绪心理学<br>    1.1.1  基本概念<br>    传统心理学把心理现象分为三个过程,即认知过程、情绪过程和意志过程。认知过程是对外界刺激事件本身特性的反映。人们凭借认知活动,在心理上处理事件,加工信息,进行决策,解决问题。意志过程是认知活动的能动方面和自觉调节方面,是在决策和解决问题的过程中,更多是做意识上的加工,并在行动上付诸实现的过程,是认识活动于必要时在行动中的体现。
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目录
丛书序言<br>前言<br>第1章 人类情绪<br>1.1 情绪心理学<br>1.1.1 基本概念<br>1.1.2 情绪、情感与感情的区别与联系<br>1.1.3 情绪的主要成分<br>1.1.4 情绪的维度与极性<br>1.1.5 情绪的功能<br>1.1.6 情绪理论<br>1.1.7 当代情绪发展理论<br>1.2 脑科学在情感计算中的作用<br>1.2.1 情感计算研究<br>1.2.2 情感计算中的人脸和表情识别研究<br>1.2.3 脑科学研究现状<br>1.2.4 情绪及表情识别的ERP研究<br>1.2.5 脑科学研究与情感计算的关系<br>1.3 情绪生理学<br>1.3.1 情绪与行为<br>1.3.2 产生情绪的大脑机构<br>1.3.3 情绪生理学理论<br>1.3.4 情绪的生理指标<br>1.4 情绪社会学<br>1.4.1 美感的定义<br>1.4.2 美感的层次性<br>1.4.3 社会实践的主体——人的美<br>1.5 色彩与心理<br>1.5.1 色彩学的起源及基本原理<br>1.5.2 色彩模式<br>1.5.3 色彩与心理<br>1.5.4 色彩心理模型<br>1.5.5 色彩心理与服饰衣着<br>思考题<br>参考文献<br><br>第2章 情绪的空间描述及维度化理论<br>2.1 概述<br>2.2 情绪的维度空间描述<br>2.2.1 情绪的一维表示<br>2.2.2 情绪的二维表示<br>2.2.3 情绪的三维表示<br>2.2.4 情绪的多维表示<br>2.3 几种典型的情绪空间描述<br>2.3.1 Plutchk的锥形<br>2.3.2 Plutchik情绪圆环<br>2.3.3 Russeli的情感圆环模型<br>2.3.4 Larsen和Dienei’八方向模型<br>2.3.5 情绪的方锥空间<br>2.4 情绪熵<br>2.5 情绪的非线性表示<br>2.6 人类情感的数学模型<br>2.6.1 JuanD.Velasquez的情感综合产生器模型<br>2.6.2 AaronSlorharj的CogAff模型<br>2.6.3 Kismet的情感模型<br>2.6.4 OCC情感模型<br>2.6.5 Salt和Pepper模型<br>2.6.6 Oz-Tok体系<br>2.6.7 ClarkElliott的情感推理机<br>2.6.8 wE4R的情感模型<br>2.6.9 EM模型<br>思考题<br>参考文献<br><br>第3章 人类情感的数学模型<br>3.1 用数学方法描述情绪的重要性<br>3.2 基于欧氏空间的人工情感数学模型<br>3.2.1 情感空间<br>3.2.2 情感熵<br>3.2.3 情感概率转移矩阵的构造<br>3.2.4 仿真及其分析<br>3.3 基于马尔可夫链的情感计算建模方法<br>3.3.1 情感的基本概念<br>3.3.2 情感状态的概率空间<br>3.3.3 情感状态的变化过程<br>3.3.4 基于马尔可夫链的心情状态自发转移<br>3.3.5 情感能量<br>3.3.6 情感状态的分区<br>3.4 基于随机事件处理的情感建模方法<br>3.4.1 情感模型系统原理<br>3.4.2 仿真结果<br>3.5 基于自组织理论的人工心理建模<br>3.5.1 情感数学模型<br>3.5.2 仿真及分析<br>3.6 基于马尔可夫过程的情绪状态转移模型<br>3.6.1 模型构造<br>3.6.2 调查问卷<br>3.7 基于贝叶斯网络的情感虚拟人心理建模<br>3.7.1 情感信息处理<br>3.7.2 结合贝叶斯网络模型定义性格空间与情感空间<br>3.7.3 贝叶斯背景知识介绍<br>3.7.4 个性化、情感和情绪<br>思考题<br>参考文献<br><br>第4章 情感的数字化建模<br>4.1 基于HMM的人工心理模型<br>4.1.1 基于HMM的情感建模<br>4.1.2 情感模型驱动的情感交互虚拟人系统<br>4.2 基于灰色系统理论的情感建模<br>4.2.1 灰色建模<br>4.2.2 系统整体构成<br>4.2.3 情感模型的建立<br>4.2.4 机器实现<br>4.3 基于考虑个性和0cc模型的人工情感模型<br>4.3.1 二维情绪空间与反向情绪<br>4.3.2 情绪的表示<br>4.3.3 情绪的运算<br>4.3.4 面部表情与基本情绪的对应关系<br>4.3.5 三维情绪空间和反向情绪<br>4.3.6 个性和OCC模型的结合<br>4.3.7 个性的分类和特点<br>4.3.8 个性和OCC模型在三维情绪空间的实现<br>4.4 模糊情感识别模型<br>4.4.1 模糊数学的发展<br>4.4.2 模糊模式识别<br>4.4.3 模糊情感识别模型<br>4.4.4 实验结果及分析<br>4.5 基于马氏决策的情感计算模型<br>4.5.1 基于曲线拟合理论的情感建模<br>4.5.2 基于需求情绪动机的情感计算模型<br>4.5.3 情感模型在图书推荐系统中的应用<br>思考题<br>参考文献<br><br>第5章 情感数字化教学系统<br>5.1 现代远程教育系统的基本介绍<br>5.2 学习者情感监测及建模<br>5.3 情绪反应建模<br>思考题<br>参考文献<br><br>第6章 人脸识别系统<br>6.1 概述<br>6.2 人脸识别流程<br>6.3 人脸识别系统的构成<br>6.4 人脸识别系统的整体结构<br>6.5 基于Haar的人脸检测实现<br>6.5.1 Haai‘特征<br>6.5.2 积分图像<br>6.5.3 AdaBoost学习算法<br>6.5.4 基于Haar特征的人脸检测的程序实现<br>6.5.5 人脸检测效果<br>6.6 基于嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)的人脸识别算法<br>6.6.1 隐马尔可夫模型(HMM)算法<br>6.6.2 HMM的定义<br>6.6.3 HMM的三个基本问题<br>6.6.4 评价问题及其算法:前向一后向算法<br>6.6.5 解码问题及其算法:Viterbi算法<br>6.6.6 训练问题及其算法:Baum-Welch算法<br>6.6.7 EHMM介绍<br>6.6.8 用于人脸建模的EHMM方法<br>6.6.9 观察向量提取<br>6.6.1 0EHMM的训练和人脸识别<br>6.7 人脸识别实验结果<br>思考题<br>参考文献<br><br>第7章 面部表情识别系统<br>7.1 特征点定位方法研究<br>7.1.1 常用的特征点定位的算法<br>7.1.2 Canny-AAM特征点定位<br>7.1.3 实验与分析<br>7.2 基于SVM的表情识别分类研究<br>7.2.1 SVM分类器原理<br>7.2.2 SVM分类器在表情识别中的应用<br>7.3 表情识别系统应用研究<br>7.3.1 远程教育系统<br>7.3.2 疲劳驾驶检测系统<br>思考题<br>参考文献<br><br>第8章 网络游戏中的情感数字化<br>8.1 游戏中的情感模型<br>8.1.1 引言<br>8.1.2 游戏中的情感模型架构<br>8.1.3 模型设计<br>8.2 真实感三维人脸动态表情的表达方法<br>8.2.1 引言<br>8.2.2 系统框架<br>8.2.3 MPEG-4人脸动画的工作原理<br>8.2.4 虚拟人的年龄仿真研究<br>8.2.5 面部表情研究的应用<br>8.2.6 中医诊断教学系统<br>思考题<br>参考文献<br><br>第9章 情感机器人系统<br>9.1 情感机器人发展状况<br>9.2 情感机器人的机械设计及实现<br>9.2.1 情感机器人<br>9.2.2 机器人头部的设计要求<br>9.2.3 面部表情研究及实现方法<br>9.2.4 驱动方案的选择<br>9.2.5 情感机器人头部结构设计<br>9.3 情感机器人机电平台结构设计<br>9.3.1 机器人机电平台硬件控制电路<br>9.3.2 控制软件设计与实现<br>9.4 情感机器人心理模型应用研究<br>9.4.1 人工心理模型<br>9.4.2 人工心理模型的应用<br>9.4.3 机器人的情感与情感表达<br>思考题<br>参考文献<br>缩略语
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