前言第1章 緒論 1.1 語言命令交互階段 1.2 圖形用戶界麵階段 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係統 1.2.3 世界第一隻鼠標 1.2.4 使用圖形用戶界麵的個人計算機 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 基於視綫追蹤的人機交互 1.3.5 第六感交互 1.3.6 虛擬現實 1.4 人機情感交互階段 1.4.1 人臉錶情交互 1.4.2 語音情感交互 1.4.3 肢體行為情感交互 1.4.4 生理信號情感識彆 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 基於基本情感論的情感模型 2.2 基於維度空間論的情感模型 2.3 基於認知機製的情感模型 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 基於個性化的情感模型 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 基於人工心理的狀態空間情感模型 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 人臉錶情交互 3.1 人臉錶情建模 3.2 人臉錶情識彆 3.2.1 人臉錶情數據庫 3.2.2 錶情特徵提取 3.2.3 錶情分類方法 3.3 人臉錶情識彆的發展方嚮 3.3.1 魯棒的錶情識彆 3.3.2 精細的錶情識彆 3.3.3 混閤錶情識彆 3.3.4 非基本錶情識彆 3.4 人臉錶情生成 3.4.1 人臉錶情動畫閤成 3.4.2 智能人臉錶情生成 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 聲音信號的處理機製 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 語音情感識彆 4.2.1 應用前景 4.2.2 麵臨的主要睏難 4.2.3 研究現狀 4.2.4 情感語音數據庫的建立 4.2.5 語音情感特徵參數的提取 4.2.6 分類器的設計 4.2.7 情感分類器的融閤 4.3 情感語音閤成 4.3.1 語音閤成及情感語音閤成 4.3.2 基於韻律調節的情感語音閤成 4.4 總結與展望 參考文獻第5章 肢體行為情感交互 5.1 手勢情感識彆 5.1.1 基於手套的手勢識彆 5.1.2 基於視覺的手勢識彆 5.2 身體姿勢情感識彆 5.2.1 身體姿勢數據庫 5.2.2 身體姿勢特徵提取 5.2.3 身體姿勢識彆方法 5.3 身體姿勢情感錶達 5.4 總結與展望 參考文獻第6章 生理信號情感識彆 6.1 情感的生理機製 6.1.1 情感感知理論 6.1.2 大腦的情感中樞 6.1.3 號隋感相關的內分泌腺 6.1.4 與情感相關的神經化學物質 6.2 生理信號情感識彆 6.2.1 生理信號情感識彆的研究意義 6.2.2 相關生理信號的基礎知識 6.2.3 生理信號相關情感識彆的研究現狀 6.2.4 生理信號情感識彆係統 6.3 應用係統 6.3.1 輕便式心電儀 6.3.2 情感監視手錶 6.4 總結與展望 參考文獻第7章 文本信息中的情感 7.1 基於詞語的處理技術 7.1.1 正嚮最大匹配分詞 7.1.2 反嚮最大匹配分詞 7.1.3 基於統計的詞網格分詞 7.2 基於數學統計的語言模型 7.2.1 隱馬爾可夫模型 7.2.2 最大熵模型 7.3 基於語言理解的處理方法 7.4 基於語料庫加工的處理方法 7.5 文本情感分析研究現狀 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 海量信息的整體傾嚮性預測 7.6 典型文本情感提取方法 7.6.1 基於關鍵詞定位的文本情感提取方法 7.6.2 基於詞匯關聯的文本情感提取方法 7.6.3 基於統計的機器學習文本情感提取方法 7.6.4 基於規則的文本情感提取方法 7.6.5 基於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 基於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
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