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吴敏，刘振焘，陈略峰 著

图书标签:

• 情感计算
• 情感机器人
• 人工智能
• 人机交互
• 情感分析
• 机器学习
• 深度学习
• 自然语言处理
• 机器人技术
• 情感识别

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030569233

版次：01

商品编码：12345748

包装：平装

丛书名： 系统与控制丛书

开本：16开

出版时间：2018-04-01

页数：222

字数：280000

正文语种：中文

内容简介

《情感计算与情感机器人系统》在介绍情感计算、情感建模以及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，总结了在多模态情感识别方法、人机交互氛围场建模、情感意图理解方法、情感机器人的多模态情感表达以及人机情感交互系统应用方面的新研究成果，使读者对人机情感交互有更深的理解，对促进我国在情感计算与情感机器人领域的快速发展具有积极的作用。

目录

目录
编者的话
前言
第1章 绪论 1
1.1 情感计算 1
1.1.1 情感计算概述 1
1.1.2 情感计算关键技术及现状 2
1.1.3 情感计算的应用 6
1.2 情感建模 7
1.2.1 维度情感模型 7
1.2.2 离散情感模型 11
1.2.3 其他情感模型 12
1.3 情感机器人 15
1.3.1 情感机器人的发展 15
1.3.2 情感机器人的应用 18
1.4 本书内容 22
参考文献 23
第2章 多模态情感特征提取 29
2.1 语音情感特征提取 29
2.1.1 语音信号预处理 29
2.1.2 声学情感特征提取 34
2.2 面部表情情感特征提取 41
2.2.1 人脸检测与定位 41
2.2.2 人脸表情特征提取 43
2.3 生理信号情感特征提取 47
2.3.1 生理信号简介 48
2.3.2 脑电信号预处理 49
2.3.3 脑电信号特征提取 52
参考文献 61
第3章 情感特征集降维方法 63
3.1 特征抽取 63
3.1.1 主成分分析法 64
3.1.2 线性判别分析法 65
3.1.3 多维尺度分析法 67
3.1.4 等距映射法 68
3.1.5 局部线性嵌入法 69
3.2 特征选择 73
3.2.1 相关性分析特征选择方法 73
3.2.2 随机森林特征选择方法 76
3.2.3 遗传算法特征选择方法 77
3.2.4 Relief特征选择算法 80
参考文献 81
第4章 多模态情感识别与表达 84
4.1 情感识别方法 84
4.1.1 反向传输神经网络 84
4.1.2 支持向量机 86
4.1.3 超限学习机 89
4.1.4 大脑情感学习 91
4.1.5 深度神经网络 94
4.2 多模态情感信息融合 96
4.2.1 特征级融合 96
4.2.2 决策级融合 98
4.3 多模态情感表达 102
4.3.1 情感语音合成 102
4.3.2 面部表情的合成与表达 106
4.3.3 肢体语言情感的合成与表达 110
参考文献 115
第5章 人机交互氛围场建模 118
5.1 模糊氛围场建模 118
5.1.1 交流氛围场三维空间模型 119
5.1.2 情感状态的三维空间模型 121
5.1.3 模糊氛围场模型 122
5.1.4 模糊氛围场的图形化表示 126
5.2 基于模糊层次分析的氛围场模型 129
5.2.1 人机交互氛围的模糊层次分析 129
5.2.2 权重动态调整 131
5.2.3 人机交互氛围场权重计算实例 133
5.2.4 人机交互氛围场实验 133
5.3 模糊氛围场的行为适应 136
5.3.1 基于模糊产生式规则的友好Q学习行为适应机制 136
5.3.2 基于合作-中立-竞争的友好Q学习行为适应机制 139
5.3.3 模糊氛围场的行为适应实验 142
参考文献 152
第6章 情感意图理解方法 155
6.1 情感意图 155
6.1.1 情感意图的定义 155
6.1.2 情感意图的影响因素分析 156
6.2 情感意图理解模型 158
6.2.1 基于模糊多层次分析的情感意图理解模型 158
6.2.2 基于T-S模糊多层次分析的情感意图理解模型 163
6.3 情感意图行为适应机制 165
6.3.1 基于模糊友好Q学习的情感意图行为适应机制 165
6.3.2 基于信息驱动的模糊友好Q学习情感意图行为适应机制 165
6.4 情感意图实验 170
6.4.1 情感意图的理解实验 171
6.4.2 情感意图的行为适应实验 183
参考文献 189
第7章 情感机器人系统的设计及应用 193
7.1 早期的人机情感交互系统 193
7.1.1 Mascot人机情感交互系统 193
7.1.2 WE-4R Ⅱ人机情感交互系统 197
7.2 多模态人机情感交互系统 199
7.2.1 系统设计目标 200
7.2.2 系统功能模块 202
7.2.3 系统整体架构 203
7.2.4 情感交互场景规划 205
7.2.5 系统功能设计实现 207
参考文献 214
附录 216

情感计算与情感机器人系统 内容简介： 本书深入探讨了情感计算与情感机器人系统这一前沿交叉学科的理论基础、核心技术、关键算法及其在各个领域的应用。作者以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，带领读者循序渐进地理解情感智能的本质，以及如何将之赋予机器，使其能够感知、理解、表达并响应人类的情感，从而构建更具人情味、更富互动性的智能系统。 第一部分：情感计算的理论基石 本部分旨在为读者构建对情感计算的宏观认知。首先，我们将从哲学和心理学的角度剖析情感的本质，探讨情感的定义、功能、分类及其在人类认知和行为中的核心作用。我们将审视情感是如何与生理、认知、行为紧密联系的，并回顾不同学派关于情感起源和发展的理论，例如詹姆斯-兰格理论、坎农-巴德理论、阿诺德的情感理论以及拉扎勒斯的情境评估理论等，为后续的技术实现提供深刻的理解。 接着，我们将聚焦情感的计算表示。人类情感的复杂性如何转化为计算机能够理解和处理的数据模型？这部分将详细介绍目前主流的情感计算模型，包括基于生理信号（如心率、皮肤电导、脑电波等）的情感识别模型，基于面部表情（如FACS编码、特征点检测等）的情感分析模型，基于语音特征（如语速、语调、音量、韵律等）的情感识别模型，以及基于文本内容（如情感词典、语义分析、深度学习模型等）的情感极性与情感强度分析模型。我们还将讨论多模态情感识别的研究进展，探讨如何融合不同来源的信息以提高情感识别的准确性和鲁棒性。 此外，本部分还将深入探讨情感计算的认知模型。我们不仅仅要识别情感，更要理解情感的产生机制和发展规律。我们将介绍计算情感模型（Computational Models of Emotion），包括OCC模型、L-PV模型等，这些模型试图从计算的角度模拟人类情感的生成过程，解释情感的强度、唤醒度、愉悦度等属性是如何由个体认知、目标状态和环境信息相互作用而产生的。这将为构建更具智能性的情感响应系统奠定理论基础。 第二部分：情感机器人系统的关键技术 在理解了情感计算的理论基石后，本部分将聚焦如何将这些理论转化为实际的机器人系统。核心内容围绕情感机器人“感知-理解-表达-交互”的完整流程展开。 2.1 情感感知模块： 生理信号感知： 详细介绍各类生物传感器（如心电图传感器、皮肤电导传感器、脑电图传感器、肌电图传感器等）的工作原理、数据采集方法、预处理技术（如降噪、去伪迹）及其在情感识别中的应用。重点分析不同生理信号对特定情感状态的指示作用。 面部表情感知： 深入讲解面部特征点检测、表情肌运动单元（AU）编码、基于深度学习的面部表情识别算法（如CNN、RNN、Transformer等）的工作流程。讨论在不同光照、角度、遮挡等复杂环境下的表情识别挑战及解决方案。 语音情感感知： 剖析语音信号的声学特征（如MFCC、LPCC、谱质心、能量等）提取方法，以及基于机器学习（如SVM、GMM）和深度学习（如LSTM、Transformer）的语音情感识别技术。探讨韵律、语调、语速等高级语音特征在情感表达中的作用。 文本情感感知： 详细介绍自然语言处理（NLP）技术在文本情感分析中的应用，包括情感词典构建、基于规则的分析方法、机器学习方法（如朴素贝叶斯、SVM）以及深度学习方法（如CNN、RNN、BERT、GPT系列模型）在情感极性、情感强度、情感类别（如喜悦、愤怒、悲伤、恐惧等）预测中的应用。 多模态情感融合： 探讨如何有效地融合来自不同模态的信息，例如将面部表情、语音语调和文本内容结合起来，以克服单一模态的局限性，提高情感识别的准确性和鲁棒性。介绍常用的融合策略，如早期融合、晚期融合和混合融合。 2.2 情感理解与推理模块： 情境感知与意图理解： 机器人如何理解用户所处的情境，以及用户表达情感背后的真实意图？本节将介绍情境感知的概念，包括对环境信息、用户行为、历史交互的分析。讨论如何结合情感信息与用户意图，进行更深层次的理解。 情感状态的动态建模： 人类的情感并非静态的，而是随着时间和情境不断变化的。本节将介绍如何构建动态的情感模型，捕捉情感的演变过程，例如使用隐马尔可夫模型（HMM）、循环神经网络（RNN）等模型来预测和跟踪用户的情感状态变化。 情感推理与归因： 机器人能否在一定程度上推断出用户产生某种情感的原因？本节将介绍基于规则的推理、基于案例的推理以及基于深度学习的情感原因归因方法，帮助机器人更全面地理解情感的深层含义。 2.3 情感表达模块： 面部表情合成： 如何让机器人拥有逼真的面部表情？本节将介绍基于参数模型（如Blendshape模型）、基于模型变形（如3D模型）和基于深度学习（如GANs）的面部表情合成技术，以及如何生成符合特定情感的面部动画。 语音合成与情感注入： 机器人如何用富有情感的语音进行交流？本节将深入探讨情感语音合成（Expressive Speech Synthesis）技术，包括如何通过控制韵律、语速、音色等参数来表达不同的情感。介绍基于统计参数语音合成（SPSS）和深度生成模型（如Tacotron、Transformer TTS）的情感语音合成方法。 肢体语言与非语言表达： 除了面部表情和语音，机器人的肢体动作、眼神交流等非语言信号也至关重要。本节将讨论如何为机器人设计符合特定情感表达的肢体动作和姿态，以及如何通过这些非语言信号来增强情感交流的真实感。 情感表达的伦理与社会考量： 机器人情感表达并非仅仅是技术问题，还涉及到伦理和社会接受度。本节将探讨机器人在表达情感时需要注意的原则，避免产生误导或不适。 2.4 情感交互与人机共情模块： 情感交互策略： 机器人如何根据用户的情感状态调整其交互策略？本节将介绍主动反馈、同理心回应、情感引导等交互策略，以及如何实现“情感共鸣”。 个性化情感交互： 每个用户的表达方式和接受方式都不同。本节将探讨如何根据用户的个体特征和偏好，设计个性化的情感交互模式，提升用户体验。 人机共情模型的构建： 如何让机器人表现出“理解”和“关心”？本节将介绍计算共情（Computational Empathy）的研究进展，探讨如何通过模仿、映射和反馈等机制，让机器人具备一定程度的共情能力。 情感反馈与情感调节： 机器人如何接收和处理用户的情感反馈，并据此调整自身的行为？本节将讨论情感反馈回路的设计，以及机器人如何通过积极的情感调节来促进更健康的人机关系。 第三部分：情感机器人系统的应用领域 本部分将展示情感计算与情感机器人系统在现实世界中的广泛应用前景，为读者描绘激动人心的未来图景。 医疗健康领域： 情感机器人如何辅助心理咨询、疾病康复、老年人护理？我们将详细介绍其在缓解焦虑、抑郁，提供情感支持，监测患者情绪变化，以及辅助教育训练等方面的应用。例如，用于儿童自闭症治疗的社交机器人，能够提供游戏化互动，帮助儿童学习社交技能。 教育领域： 情感机器人能否成为更具启发性的教学助手？我们将探讨其在个性化学习、情绪辅导、激发学习兴趣、辅助特殊教育等方面的潜力。例如，智能辅导系统可以根据学生的学习情绪和理解程度，调整教学策略。 服务业与零售业： 情感机器人如何提升客户体验？我们将分析其在智能客服、导购、陪伴型机器人等方面的应用，例如，能够感知顾客情绪的销售助手，可以提供更贴心、更具针对性的服务。 娱乐与游戏领域： 情感机器人如何带来更沉浸式的娱乐体验？我们将探讨其在虚拟角色互动、智能游戏伴侣、互动叙事等方面的可能性，例如，游戏角色能够根据玩家的情绪变化，做出更智能、更具挑战性的反应。 家庭与陪伴领域： 情感机器人能否成为家庭成员的情感伙伴？我们将讨论其在儿童教育、老年人陪伴、孤独感缓解等方面的作用，例如，家庭陪伴机器人能够与孩子进行情感交流，帮助孩子成长，同时也能缓解老年人的孤独感。 工业与安全领域： 情感机器人如何在特殊环境中发挥作用？我们将探讨其在危险环境下的监测、救援，以及在复杂操作中的辅助等方面的应用，例如，能够感知操作员情绪波动的机器人，可以在关键时刻发出预警，避免事故发生。 结论与展望： 本书的最后，我们将对情感计算与情感机器人系统领域的研究现状进行总结，并对未来的发展趋势进行展望。我们将讨论在技术、伦理、社会等多个层面所面临的挑战，例如，如何提高情感识别的准确性和鲁棒性，如何解决隐私和数据安全问题，如何避免情感机器人的滥用，以及如何建立人与情感机器人之间的信任和共情关系。我们将强调，情感智能机器人技术的终极目标并非取代人类，而是更好地服务于人类，提升人类的生活质量，创造一个更智能、更温暖、更富有人情味的未来。 本书适合对人工智能、机器人学、心理学、计算机科学、认知科学等领域感兴趣的研究人员、工程师、学生以及广大科技爱好者阅读。通过本书的学习，读者将能够深刻理解情感计算与情感机器人系统的核心价值，并为该领域的未来发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的视角非常新颖，它跳出了传统意义上对计算机和机器人的功能性认知，而是将“情感”这一人类核心特征引入了机器的设计和交互中。我读完之后，脑海中闪过了无数关于未来智能助手的画面，它们不仅能完成任务，更能理解我的喜怒哀乐，并在恰当的时候给予我安慰或鼓励。书中关于情感模型的构建部分，深入浅出地讲解了如何将人类复杂的情感映射到机器可理解的参数中，以及如何通过算法来模拟情感的产生和表达。这部分内容让我对人工智能的未来发展有了更宏观的认识，原来“智能”不仅仅是逻辑推理和信息处理，更能包含“情感智能”。书中也引用了大量前沿的研究案例，从能够识别儿童情绪的陪伴型机器人，到可以理解用户疲劳程度并调整交互方式的智能系统，这些鲜活的例子让理论不再枯燥，而是变得触手可及。我特别赞赏作者对于伦理和社会影响的思考，他并没有回避情感机器人的发展可能带来的负面效应，而是积极探讨如何规范和引导这项技术向善发展，这让我在享受技术进步的同时，也对未来社会形态有了更审慎的思考，这本书绝对是一本值得深思的读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我而言，更像是一次思维的“解构”与“重塑”，它让我不再把情感仅仅看作是人类特有的、无法被量化的东西。作者在书中巧妙地将情感这个抽象的概念，通过计算和模型的方式，变得可以被分析、被理解、甚至被创造。我尤其欣赏书中对不同情感理论的梳理和比较，从最初的情绪理论到现代的情感计算模型，作者的梳理脉络清晰，为我构建了一个完整的知识体系。在情感机器人系统的设计方面，书中提供了一些非常实用的指导原则，例如如何让机器的反馈更加自然和富有同情心，如何避免过度拟人化带来的负面影响等。这些指导让我觉得，情感机器人的发展并非天马行空，而是有章可循，并且需要高度关注人文关怀。书中也探讨了一些前沿的研究方向，比如跨模态情感融合，即如何同时利用多种感官信息来更准确地理解情感，以及如何让机器人具备一定程度的“情感推理”能力，这让我看到了情感机器人未来的无限可能。这本书的价值在于它以一种极具启发性的方式，引导读者去思考情感与科技的边界，以及未来人机共存的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感受可以用“意犹未尽”来形容，读完之后，我感觉自己刚刚踏入了一个广阔而未知的领域，还有太多的奥秘等待我去探索。作者在书中对情感计算和情感机器人系统的核心技术进行了细致的阐述，从数据采集、特征提取到情感建模、情感交互，每一个环节都做了深入的讲解。尤其是关于情感模型的构建，作者详细介绍了不同的数学模型和机器学习方法，并结合实际案例分析了它们在情感识别和生成中的应用。这部分内容对于我理解机器如何“学习”情感至关重要。同时，书中也探讨了情感机器人系统在用户体验设计中的重要性，强调了如何通过情感化的设计来提升人机交互的满意度和用户粘性。这让我意识到，情感计算不仅仅是技术层面的突破，更是关乎用户感受和人机关系的深层课题。我特别喜欢作者在最后提出的关于情感机器人未来发展趋势的展望，例如更加精细化、个性化的情感交互，以及与虚拟现实、增强现实技术的融合，这些都让我对未来的发展充满了无限遐想。

评分☆☆☆☆☆

这本书我读完之后，最大的感受就是它打开了我对“情感”这个概念更深层次的理解，不仅仅是人类独有的情感体验，更深入到了机器是否能“感受”情感，以及如何去模拟和理解情感的层面。作者在书中并没有直接给出“情感计算”或“情感机器人”的最终答案，而是像一位引路人，带领我们探索了这条充满挑战又引人入胜的研究道路。我尤其喜欢其中关于情感识别的章节，它详细介绍了从面部表情、语音语调到生理信号等多种数据源如何被用来分析人类的情绪状态，并且探讨了不同文化背景下情感表达的差异性，这部分内容让我意识到情感的复杂性远超我想象。同时，作者也谨慎地指出了目前技术上的局限，例如如何区分真实情感和表演性情感，以及在数据隐私方面的顾虑，这些都让这本书的论述显得更加扎实和有深度，而不是流于表面。虽然书中涉及到不少理论和技术细节，但作者的叙述方式相对易懂，即使是非专业读者也能从中获得启发，感受到情感计算和情感机器人研究的巨大潜力和广阔前景，真的让我对未来人机交互的可能性充满了好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我抱着极大的兴趣去翻阅这本书，因为“情感”与“机器人”这两个词语的结合本身就充满了科幻色彩，但这本书却以一种非常严谨和学术的态度，将这份科幻梦想落地。作者花费了大量的篇幅来梳理情感计算和情感机器人系统发展的历史脉络，从早期的情感识别技术到如今更加复杂的情感交互模型，这种梳理让我对整个领域的发展有了清晰的认知。我印象深刻的是其中关于“共情”的探讨，即机器人如何才能真正理解并回应人类的情感需求，这远比简单的模仿要复杂得多。书中深入剖析了多种共情模型，以及不同模型在实际应用中的优缺点，这部分内容对我启发很大。此外，书中还详细介绍了情感机器人系统在不同领域的应用前景，比如在医疗康复、教育辅导、以及老年人关怀等方面，这些应用场景的描绘让我看到了情感机器人能够为人类社会带来的巨大价值，也让我对这项技术的发展充满了信心。总而言之，这本书的价值在于它提供了一个全面而深入的视角，帮助读者理解情感计算与情感机器人系统的前沿研究和未来发展方向，是一本不可多得的参考书。