人机情感交互 出版时间：2011年版内容简介 毛峡等的《人机情感交互》在详细介绍人机情感交互概念的基础上，分析了当前人机情感交互的研究前沿，特别是在情感模型、人脸表情交互、语音信号情感交互、肢体行为情感交互、生理信号情感识别、文本信息中的情感提取和情感仿生代理等方面的最新研究成果，使读者对人类与计算机之间的情感交互具有更深的理解，对促进我国在该领域的快速发展具有积极意义。《人机情感交互》适合信息类、计算机类等专业研究生、高年级本科生阅读，还可供情感计算、人机交互和人工智能等相关领域的研究人员参考使用。目录前言第1章 绪论1.1 语言命令交互阶段1.2 图形用户界面阶段1.2.1 “Memex”信息机器的构想1.2.2 可直接构造图形图像的Sketchpad系统1.2.3 世界第一只鼠标1.2.4 使用图形用户界面的个人计算机1.3 人机自然交互阶段1.3.1 语音交互1.3.2 普适计算1.3.3 体感交互1.3.4 基于视线追踪的人机交互1.3.5 第六感交互1.3.6 虚拟现实1.4 人机情感交互阶段1.4.1 人脸表情交互1.4.2 语音情感交互1.4.3 肢体行为情感交互1.4.4 生理信号情感识别1.4.5 文本信息中的情感1.4.6 情感仿生代理1.4.7 多模情感人机交互参考文献第2章 情感模型2.1 基于基本情感论的情感模型2.2 基于维度空间论的情感模型2.3 基于认知机制的情感模型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 基于个性化的情感模型2.4.1 大五模型2.4.2 Chittaro行为模型2.4.3 EFA性格空间的构造方法2.4.4 情绪-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 基于人工心理的状态空间情感模型2.6 情感模型的应用2.6.1 情感机器人2.6.2 情感仿生代理2.7 总结与展望参考文献第3章 人脸表情交互3.1 人脸表情建模3.2 人脸表情识别3.2.1 人脸表情数据库3.2.2 表情特征提取3.2.3 表情分类方法3.3 人脸表情识别的发展方向3.3.1 鲁棒的表情识别3.3.2 精细的表情识别3.3.3 混合表情识别3.3.4 非基本表情识别3.4 人脸表情生成3.4.1 人脸表情动画合成3.4.2 智能人脸表情生成3.4.3 眼动情感生成3.5 总结与展望参考文献第4章 语音信号情感交互4.1 声音信号的处理机制4.1.1 大脑皮层下听觉中枢4.1.2 大脑皮层听觉中枢4.2.1 应用前景4.2.2 面临的主要困难4.2.3 研究现状4.2.4 情感语音数据库的建立4.2.5 语音情感特征参数的提取4.2.6 分类器的设计4.2.7 情感分类器的融合4.3 情感语音合成4.3.1 语音合成及情感语音合成4.3.2 基于韵律调节的情感语音合成4.4 总结与展望参考文献第5章 肢体行为情感交互5.1 手势情感识别5.1.1 基于手套的手势识别5.1.2 基于视觉的手势识别5.2 身体姿势情感识别5.2.1 身体姿势数据库5.2.2 身体姿势特征提取5.2.3 身体姿势识别方法5.3 身体姿势情感表达5.4 总结与展望参考文献第6章 生理信号情感识别6.1 情感的生理机制6.1.1 情感感知理论6.1.2 大脑的情感中枢6.1.3 与情感相关的内分泌腺6.1.4 与情感相关的神经化学物质6.2 生理信号情感识别6.2.1 生理信号情感识别的研究意义6.2.2 相关生理信号的基础知识6.2.4 生理信号情感识别系统6.3 应用系统6.3.1 轻便式心电仪6.3.2 情感监视手表6.4 总结与展望参考文献第7章 文本信息中的情感7.1 基于词语的处理技术7.1.1 正向最大匹配分词7.1.2 反向最大匹配分词7.1.3 基于统计的词网格分词7.2 基于数学统计的语言模型7.2.1 隐马尔可夫模型7.2.2 最大熵模型7.3 基于语言理解的处理方法7.4 基于语料库加工的处理方法7.5 文本情感分析研究现状7.5.1 词语的情感分析7.5.2 句子的情感分析7.5.3 篇章的情感分析7.5.4 海量信息的整体倾向性预测7.6 典型文本情感提取方法7.6.1 基于关键词定位的文本情感提取方法7.6.2 基于词汇关联的文本情感提取方法7.6.3 基于统计的机器学习文本情感提取方法7.6.4 基于规则的文本情感提取方法7.6.5 基于常识的文本情感提取方法7.7 总结与展望参考文献第8章 情感仿生代理8.1 移情仿生代理8.2 基于仿生代理的标记语言8.3 情感机器人8.4 总结与展望参考文献 上一篇: 自动控制原理 [张建民主编] 2010年版 下一篇: 人机交互以用户为中心的设计和评估 第三版
