人機情感交互

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”信息機器的構想
1.2.2 可直接構造圖形圖像的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 Chittaro行為模型
2.4.3 EFA性格空間的構造方法
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
4.2.1 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 基于韻律調節(jié)的情感語音合成
4.4 總結與展望
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 與情感相關的內分泌腺
6.1.4 與情感相關的神經(jīng)化學物質
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 相關生理信號的基礎知識
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
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 基于關鍵詞定位的文本情感提取方法
7.6.2 基于詞匯關聯(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 總結與展望
參考文獻