The Oxford Handbook of Affective Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press

作者:

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2014-12-2

价格:USD 185.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780199942237

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 心理学
• 人机交互
• AI
• Affective Computing
• Emotion Recognition
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Human-Computer Interaction
• Cognitive Science
• Biometrics
• Wearable Computing
• Psychology
• Neuroscience

情感计算的 Oxford 手册 导言 在飞速发展的技术浪潮中，机器理解并回应人类情感的能力已不再是科幻小说的情节，而是触手可及的现实。《情感计算的 Oxford 手册》，顾名思义，深入探讨了这一前沿领域的核心理论、最新进展、关键技术和广泛应用。《情感计算》学科致力于让计算机系统能够识别、理解、处理甚至模拟人类情感，其目标是通过增强人机交互的自然性和有效性，重塑我们与数字世界的互动方式。 本书集合了全球该领域顶尖学者的智慧结晶，为读者提供了一个全面而深入的视角。它不仅涵盖了情感计算的基础概念，如情感的定义、测量方法，以及不同情感模型的演变，还详尽阐述了支撑这一领域的关键技术，包括但不限于： 情感识别技术： 重点介绍了如何通过分析面部表情、语音语调、生理信号（如心率、皮肤电导）、文本信息（如社交媒体帖子、用户评论）以及行为模式来推断用户的情感状态。这部分内容将深入探讨各种机器学习算法、深度学习模型在情感识别任务中的应用，以及不同模态情感数据的融合策略。 情感理解与建模： 探讨了如何构建能够理解情感复杂性，包括情感的强度、变化、以及情感背后的潜在原因。手册将介绍各种情感计算模型，如基于规则的模型、基于机器学习的模型，以及更先进的基于深度神经网络的模型，它们如何捕捉和表示情感的细微差别。 情感合成与表达： 关注如何让计算机系统以富有情感的方式与人类进行沟通。这包括情感化的语音合成，能够传达喜怒哀乐的虚拟角色，以及能够根据用户情感状态调整回应的智能助手。 人机交互中的情感因素： 深入分析了情感在人机交互中的关键作用，以及如何利用情感计算来设计更具用户友好性、沉浸感和有效性的交互系统。这部分将探讨情感反馈、情感适应性交互以及情感在用户体验中的重要性。 本书的结构与内容亮点 《情感计算的 Oxford 手册》被精心组织成多个部分，层层递进，确保读者能够从宏观到微观，全面掌握情感计算的知识体系。 第一部分：情感计算基础 情感的本质与定义： 探讨了情感在心理学、神经科学和哲学中的定义，以及不同文化背景下情感的差异性。 情感的测量与评估： 详细介绍了用于评估情感的各种方法，包括主观报告、行为观察、生理指标和神经成像技术。 情感模型： 梳理了经典和现代的情感模型，如离散情感模型（如Ekman的六种基本情感）和维度模型（如Valence-Arousal模型），并讨论了它们在情感计算中的应用。 第二部分：核心技术与方法 面部表情识别： 涵盖了从图像和视频中检测、追踪和识别面部表情的算法，包括传统的计算机视觉方法和基于深度学习的端到端模型。 语音情感识别： 探讨了如何从语音信号的声学特征（如基频、能量、共振峰）中提取情感信息，以及不同语言和语境下的挑战。 生理信号情感分析： 深入研究了心电图（ECG）、皮肤电导（GSR）、脑电图（EEG）等生理信号在揭示用户情绪状态方面的潜力，以及相应的信号处理和特征提取技术。 文本情感分析（Sentiment Analysis）： 重点介绍了自然语言处理（NLP）技术在分析文本数据（如社交媒体、评论、新闻）中情感倾向和观点的方法，包括词汇方法、机器学习方法和深度学习方法。 多模态情感计算： 探讨了如何融合来自不同感官通道（如面部、语音、文本、生理信号）的信息，以实现更鲁棒和准确的情感识别，并讨论了数据融合的技术挑战。 第三部分：情感计算的应用领域 情感化人机交互： 阐述了如何将情感计算应用于设计更智能、更具共情能力的人机交互系统，例如情感感知智能助手、虚拟 tutor、以及能够适应用户情绪的游戏。 医疗健康： 聚焦情感计算在诊断和治疗心理健康问题、监测患者情绪状态、以及辅助康复等方面的应用，例如通过分析患者的语音和行为来早期发现抑郁症或焦虑症。 教育： 探索情感计算在个性化学习、学生情绪监测、以及提供情感支持方面的潜力，以改善学习体验和提高学习效果。 市场营销与用户体验： 分析了如何利用情感计算来理解消费者对产品、服务或广告的情感反应，从而优化营销策略和提升用户满意度。 社会计算与情感机器人： 讨论了情感计算在社交机器人、情感助手以及理解和响应群体情感方面的应用，以及由此引发的伦理和社会影响。 第四部分：伦理、挑战与未来展望 隐私与数据安全： 深入探讨了在收集和处理敏感情感数据时所面临的隐私风险和伦理考量，以及相关的法律法规和技术保障措施。 偏见与公平性： 分析了情感计算系统中可能存在的算法偏见，以及如何确保模型的公平性和包容性，避免歧视特定人群。 技术局限性与未来发展方向： 讨论了当前情感计算技术的局限性，如对复杂情感的理解能力、跨文化差异的处理、以及在真实世界复杂场景中的鲁棒性，并展望了未来的研究方向，例如更深层次的情感理解、情感的因果推理、以及情感计算与认知科学的融合。 目标读者 《情感计算的 Oxford 手册》面向广泛的读者群体，包括但不限于： 学术研究人员： 计算机科学、人工智能、心理学、认知科学、神经科学、人机交互等领域的学生和研究者。 行业专业人士： 从事人工智能、软件开发、产品设计、用户体验研究、市场营销、医疗健康等领域的工程师、产品经理、设计师和分析师。 对情感计算感兴趣的任何人： 任何希望深入了解如何让机器更好地理解和与人类情感互动的读者。 结语 《情感计算的 Oxford 手册》不仅是一本知识的宝库，更是一份对未来人机共存方式的深刻洞察。它为读者提供了一个清晰的路线图，引领大家探索情感计算的无限可能，并激发新的研究和创新，最终目标是构建更智能、更人性化、更能回应人类情感需求的数字世界。本书将成为情感计算领域不可或缺的参考资料，为该领域的发展提供坚实的理论基础和前沿的实践指导。

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说实话，我是在寻找一个能让我快速掌握该领域“全景图”的工具，而这本手稿的表现，远超我的预期。它不是那种只关注最新算法的快餐读物，而是着眼于基础原理和历史脉络的深度挖掘。印象最深的是其中关于情感表达的生物学基础那一章，作者们没有止步于描述“看到了什么”，而是深入探讨了“为什么会这样”——从神经科学的角度去解释情感的产生和反馈机制，这种严谨性让人不得不佩服。我拿着它在咖啡馆里啃了好几天，发现即便是那些看似边缘的研究方向，在这本书里也找到了清晰的定位和详尽的引用。它更像是一位经验丰富的老教授，在你面前徐徐展开一幅宏大的知识画卷，让你在欣赏美景的同时，也清晰地知道每一条河流、每一座山峰的来历和意义。对于想要系统构建知识体系的研究者来说，它简直是不可替代的基石。

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这本书的厚度简直令人咋舌，初次拿到手的时候，感觉就像抱了一块沉甸甸的砖头。我原本以为这会是一本晦涩难懂的理论著作，毕竟“Affective Computing”这个领域本身就带着一股子高深的学术气息。然而，翻开目录的那一刻，我的担忧立刻消散了大半。它似乎有一种魔力，能将那些复杂的计算模型和心理学概念，用一种相对平易近人的方式呈现出来。我尤其欣赏它对跨学科研究的强调，里面竟然有专门的章节讨论了艺术和情感计算的交集，这对我这个一直在寻找技术与人文平衡点的人来说，简直是打开了一扇新的大门。阅读过程中，我常常需要停下来，对着书里的图表深思良久，它们不仅仅是信息的堆砌，更像是一幅幅精心绘制的认知地图，引导着读者穿越迷雾。那种一步步被带着理解前沿进展的踏实感，是很多速成读物无法给予的。

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我是一个实践导向的人，理论对我来说，只有能落地才能体现价值。这本大部头在这一点上处理得非常精妙。它不仅仅停留在“我们能做什么”的层面，而是花了不少笔墨去探讨“我们应该如何做”以及“这样做的伦理后果”。我特别关注了其中关于隐私保护和算法偏见那几部分内容，这些都是当下行业内避不开的痛点。作者们没有回避争议，反而将其作为研究的重要组成部分来讨论，这体现了一种高度的责任感。读完后，我感觉自己不仅掌握了技术工具，更像是被赋予了一套“伦理准则”。书中的案例分析也十分到位，引用的都是近期被广泛讨论的实际应用场景，使得抽象的理论瞬间鲜活起来，让人对未来的人机交互充满了敬畏和期待。

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这本书的编辑团队显然下了血本，它汇集了各个细分领域顶尖学者的智慧结晶，这一点从作者阵容就能看出来。阅读体验上，虽然内容密度极大，但排版和索引设计得非常人性化。我经常需要跨章节查阅定义或公式，而那详尽的术语表和交叉引用系统，极大地减少了我的搜索时间。这种对细节的关注，使得这部厚重的参考书在实际使用中变得异常流畅。它不像某些学术合集那样零散、拼凑感强，而是像一部经过精心雕琢的百科全书，尽管篇幅巨大，但逻辑主线清晰可见，各个模块之间既能独立存在，又能完美衔接。我把它放在办公桌触手可及的地方，很多时候，遇到一个棘手的问题，翻开它，总能在某个角落找到启发性的提示。

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坦白说，我一开始对这种“手册”（Handbook）类型的书籍抱有保留态度，总觉得它们充斥着官方套话，缺乏个人洞察力。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它在保持学术权威性的同时，展现出了惊人的活力和前瞻性。特别是在展望未来趋势的那几章，作者们大胆地提出了许多尚未成熟但极具潜力的研究方向，比如情感计算在元宇宙环境中的应用等，这些内容让我感到自己站在了时代的前沿。它不是在总结过去，而是在塑造未来。阅读它，更像是一场与全球顶尖智库的深度对话，你被迫跳出现有的思维框架，去审视情感这一人类最本质的体验，是如何通过计算的力量被重新定义和量化的。这种挑战思维定势的过程，比单纯获取知识本身更有价值。

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