人機情感交互

內(nèi)容概要

毛峽等的《人機情感交互》在詳細介紹人機情感交互概念的基礎(chǔ)上，分析了當前人機情感交互的研究前沿，特別是在情感模型、人臉表情交互、語音信號情感交互、肢體行為情感交互、生理信號情感識別、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(lǐng)域的快速發(fā)展具有積極意義。
《人機情感交互》適合信息類、計算機類等專業(yè)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(guān)領(lǐng)域的研究人員參考使用。

書籍目錄

前言
第1章 緒論
  1.1 語言命令交互階段
  1.2 圖形用戶界面階段
    1.2.1 “Memex”信息機器的構(gòu)想
    1.2.2 可直接構(gòu)造圖形圖像的Sketchpad系統(tǒng)
    1.2.3 世界第一只鼠標
    1.2.4 使用圖形用戶界面的個人計算機
  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 基于視線追蹤的人機交互
    1.3.5 第六感交互
    1.3.6 虛擬現(xiàn)實
  1.4 人機情感交互階段
    1.4.1 人臉表情交互
    1.4.2 語音情感交互
    1.4.3 肢體行為情感交互
    1.4.4 生理信號情感識別
    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 基于基本情感論的情感模型
  2.2 基于維度空間論的情感模型
  2.3 基于認知機制的情感模型
    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 基于個性化的情感模型
    2.4.1 大五模型
    2.4.2 Chitaro行為模型
    2.4.3 EFA性格空間的構(gòu)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 基于人工心理的狀態(tài)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(jié)與展望
  參考文獻
第3章 人臉表情交互
  3.1 人臉表情建模
  3.2 人臉表情識別
    3.2.1 人臉表情數(shù)據(jù)庫
    3.2.2 表情特征提取
    3.2.3 表情分類方法
    3.3 人臉表情識別的發(fā)展方向
    3.3.1 魯棒的表情識別
    3.3.2 精細的表情識別
    3.3.3 混合表情識別
    3.3.4 非基本表情識別
  3.4 人臉表情生成
    3.4.1 人臉表情動畫合成
    3.4.2 智能人臉表情生成
    3.4.3 眼動情感生成
  3.5 總結(jié)與展望
  參考文獻
第4章 語音信號情感交互
  4.1 聲音信號的處理機制
    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 語音情感識別
    4.2.1 應用前景
    4.2.2 面臨的主要困難
    4.2.3 研究現(xiàn)狀
    4.2.4 情感語音數(shù)據(jù)庫的建立
    4.2.5 語音情感特征參數(shù)的提取
    4.2.6 分類器的設(shè)計
    4.2.7 情感分類器的融合
  4.3 情感語音合成
    4.3.1 語音合成及情感語音合成
    4.3.2 基于韻律調(diào)節(jié)的情感語音合成
  4.4 總結(jié)與展望
  參考文獻
第5章 肢體行為情感交互
  5.1 手勢情感識別
    5.1.1 基于手套的手勢識別
    5.1.2 基于視覺的手勢識別
  5.2 身體姿勢情感識別
    5.2.1 身體姿勢數(shù)據(jù)庫
    5.2.2 身體姿勢特征提取
    5.2.3 身體姿勢識別方法
  5.3 身體姿勢情感表達
  5.4 總結(jié)與展望
  參考文獻
第6章 生理信號情感識別
  6.1 情感的生理機制
    6.1.1 情感感知理論
    6.1.2 大腦的情感中樞
    6.1.3 號隋感相關(guān)的內(nèi)分泌腺
    6.1.4 與情感相關(guān)的神經(jīng)化學物質(zhì)
  6.2 生理信號情感識別
    6.2.1 生理信號情感識別的研究意義
    6.2.2 相關(guān)生理信號的基礎(chǔ)知識
    6.2.3 生理信號相關(guān)情感識別的研究現(xiàn)狀
    6.2.4 生理信號情感識別系統(tǒng)
  6.3 應用系統(tǒng)
    6.3.1 輕便式心電儀
    6.3.2 情感監(jiān)視手表
  6.4 總結(jié)與展望
  參考文獻
第7章 文本信息中的情感
  7.1 基于詞語的處理技術(shù)
    7.1.1 正向最大匹配分詞
    7.1.2 反向最大匹配分詞
    7.1.3 基于統(tǒng)計的詞網(wǎng)格分詞
  7.2 基于數(shù)學統(tǒng)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 基于語言理解的處理方法
  7.4 基于語料庫加工的處理方法
  7.5 文本情感分析研究現(xiàn)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 海量信息的整體傾向性預測
  7.6 典型文本情感提取方法
    7.6.1 基于關(guān)鍵詞定位的文本情感提取方法
    7.6.2 基于詞匯關(guān)聯(lián)的文本情感提取方法
    7.6.3 基于統(tǒng)計的機器學習文本情感提取方法
    7.6.4 基于規(guī)則的文本情感提取方法
    7.6.5 基于常識的文本情感提取方法
  7.7 總結(jié)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 基于仿生代理的標記語言
  8.3 情感機器人
  8.4 總結(jié)與展望
  參考文獻

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：20世紀90年代以后，人類社會進入信息時代，人們的首要需求已從物質(zhì)層次轉(zhuǎn)向精神層次。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致，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”，人類就進入了高級信息時代。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(shè)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”。由于人類的行為、活動不僅取決于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。為了實現(xiàn)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于感情的“心”。神經(jīng)生理學界的研究成果表明，人在決策時摻雜太多的感情因素固然不可，但若喪失了這種感情成分，決策同樣難以實現(xiàn)。當大腦皮層和邊緣系統(tǒng)之間通道缺損時，人會由于缺乏感情而導致決策能力下降。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于人一樣的觀察、理解和生成各種情感特征的能力，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，是通過人臉表情、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表情、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(xiàn)人與計算機自然交互的媒介。

編輯推薦

《人機情感交互》是由科學出版社出版的。

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