情感計算與情感機器人係統 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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吳敏，劉振燾，陳略峰 著

圖書標籤:

• 情感計算
• 情感機器人
• 人工智能
• 人機交互
• 情感分析
• 機器學習
• 深度學習
• 自然語言處理
• 機器人技術
• 情感識彆

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030569233

版次：01

商品編碼：12345748

包裝：平裝

叢書名： 係統與控製叢書

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

頁數：222

字數：280000

正文語種：中文

內容簡介

《情感計算與情感機器人係統》在介紹情感計算、情感建模以及人機情感交互概念的基礎上，分析瞭當前人機情感交互的研究前沿，總結瞭在多模態情感識彆方法、人機交互氛圍場建模、情感意圖理解方法、情感機器人的多模態情感錶達以及人機情感交互係統應用方麵的新研究成果，使讀者對人機情感交互有更深的理解，對促進我國在情感計算與情感機器人領域的快速發展具有積極的作用。

目錄

目錄
編者的話
前言
第1章 緒論 1
1.1 情感計算 1
1.1.1 情感計算概述 1
1.1.2 情感計算關鍵技術及現狀 2
1.1.3 情感計算的應用 6
1.2 情感建模 7
1.2.1 維度情感模型 7
1.2.2 離散情感模型 11
1.2.3 其他情感模型 12
1.3 情感機器人 15
1.3.1 情感機器人的發展 15
1.3.2 情感機器人的應用 18
1.4 本書內容 22
參考文獻 23
第2章 多模態情感特徵提取 29
2.1 語音情感特徵提取 29
2.1.1 語音信號預處理 29
2.1.2 聲學情感特徵提取 34
2.2 麵部錶情情感特徵提取 41
2.2.1 人臉檢測與定位 41
2.2.2 人臉錶情特徵提取 43
2.3 生理信號情感特徵提取 47
2.3.1 生理信號簡介 48
2.3.2 腦電信號預處理 49
2.3.3 腦電信號特徵提取 52
參考文獻 61
第3章 情感特徵集降維方法 63
3.1 特徵抽取 63
3.1.1 主成分分析法 64
3.1.2 綫性判彆分析法 65
3.1.3 多維尺度分析法 67
3.1.4 等距映射法 68
3.1.5 局部綫性嵌入法 69
3.2 特徵選擇 73
3.2.1 相關性分析特徵選擇方法 73
3.2.2 隨機森林特徵選擇方法 76
3.2.3 遺傳算法特徵選擇方法 77
3.2.4 Relief特徵選擇算法 80
參考文獻 81
第4章 多模態情感識彆與錶達 84
4.1 情感識彆方法 84
4.1.1 反嚮傳輸神經網絡 84
4.1.2 支持嚮量機 86
4.1.3 超限學習機 89
4.1.4 大腦情感學習 91
4.1.5 深度神經網絡 94
4.2 多模態情感信息融閤 96
4.2.1 特徵級融閤 96
4.2.2 決策級融閤 98
4.3 多模態情感錶達 102
4.3.1 情感語音閤成 102
4.3.2 麵部錶情的閤成與錶達 106
4.3.3 肢體語言情感的閤成與錶達 110
參考文獻 115
第5章 人機交互氛圍場建模 118
5.1 模糊氛圍場建模 118
5.1.1 交流氛圍場三維空間模型 119
5.1.2 情感狀態的三維空間模型 121
5.1.3 模糊氛圍場模型 122
5.1.4 模糊氛圍場的圖形化錶示 126
5.2 基於模糊層次分析的氛圍場模型 129
5.2.1 人機交互氛圍的模糊層次分析 129
5.2.2 權重動態調整 131
5.2.3 人機交互氛圍場權重計算實例 133
5.2.4 人機交互氛圍場實驗 133
5.3 模糊氛圍場的行為適應 136
5.3.1 基於模糊産生式規則的友好Q學習行為適應機製 136
5.3.2 基於閤作-中立-競爭的友好Q學習行為適應機製 139
5.3.3 模糊氛圍場的行為適應實驗 142
參考文獻 152
第6章 情感意圖理解方法 155
6.1 情感意圖 155
6.1.1 情感意圖的定義 155
6.1.2 情感意圖的影響因素分析 156
6.2 情感意圖理解模型 158
6.2.1 基於模糊多層次分析的情感意圖理解模型 158
6.2.2 基於T-S模糊多層次分析的情感意圖理解模型 163
6.3 情感意圖行為適應機製 165
6.3.1 基於模糊友好Q學習的情感意圖行為適應機製 165
6.3.2 基於信息驅動的模糊友好Q學習情感意圖行為適應機製 165
6.4 情感意圖實驗 170
6.4.1 情感意圖的理解實驗 171
6.4.2 情感意圖的行為適應實驗 183
參考文獻 189
第7章 情感機器人係統的設計及應用 193
7.1 早期的人機情感交互係統 193
7.1.1 Mascot人機情感交互係統 193
7.1.2 WE-4R Ⅱ人機情感交互係統 197
7.2 多模態人機情感交互係統 199
7.2.1 係統設計目標 200
7.2.2 係統功能模塊 202
7.2.3 係統整體架構 203
7.2.4 情感交互場景規劃 205
7.2.5 係統功能設計實現 207
參考文獻 214
附錄 216

情感計算與情感機器人係統 內容簡介： 本書深入探討瞭情感計算與情感機器人係統這一前沿交叉學科的理論基礎、核心技術、關鍵算法及其在各個領域的應用。作者以嚴謹的學術態度和清晰的邏輯結構，帶領讀者循序漸進地理解情感智能的本質，以及如何將之賦予機器，使其能夠感知、理解、錶達並響應人類的情感，從而構建更具人情味、更富互動性的智能係統。 第一部分：情感計算的理論基石 本部分旨在為讀者構建對情感計算的宏觀認知。首先，我們將從哲學和心理學的角度剖析情感的本質，探討情感的定義、功能、分類及其在人類認知和行為中的核心作用。我們將審視情感是如何與生理、認知、行為緊密聯係的，並迴顧不同學派關於情感起源和發展的理論，例如詹姆斯-蘭格理論、坎農-巴德理論、阿諾德的情感理論以及拉紮勒斯的情境評估理論等，為後續的技術實現提供深刻的理解。 接著，我們將聚焦情感的計算錶示。人類情感的復雜性如何轉化為計算機能夠理解和處理的數據模型？這部分將詳細介紹目前主流的情感計算模型，包括基於生理信號（如心率、皮膚電導、腦電波等）的情感識彆模型，基於麵部錶情（如FACS編碼、特徵點檢測等）的情感分析模型，基於語音特徵（如語速、語調、音量、韻律等）的情感識彆模型，以及基於文本內容（如情感詞典、語義分析、深度學習模型等）的情感極性與情感強度分析模型。我們還將討論多模態情感識彆的研究進展，探討如何融閤不同來源的信息以提高情感識彆的準確性和魯棒性。 此外，本部分還將深入探討情感計算的認知模型。我們不僅僅要識彆情感，更要理解情感的産生機製和發展規律。我們將介紹計算情感模型（Computational Models of Emotion），包括OCC模型、L-PV模型等，這些模型試圖從計算的角度模擬人類情感的生成過程，解釋情感的強度、喚醒度、愉悅度等屬性是如何由個體認知、目標狀態和環境信息相互作用而産生的。這將為構建更具智能性的情感響應係統奠定理論基礎。 第二部分：情感機器人係統的關鍵技術 在理解瞭情感計算的理論基石後，本部分將聚焦如何將這些理論轉化為實際的機器人係統。核心內容圍繞情感機器人“感知-理解-錶達-交互”的完整流程展開。 2.1 情感感知模塊： 生理信號感知： 詳細介紹各類生物傳感器（如心電圖傳感器、皮膚電導傳感器、腦電圖傳感器、肌電圖傳感器等）的工作原理、數據采集方法、預處理技術（如降噪、去僞跡）及其在情感識彆中的應用。重點分析不同生理信號對特定情感狀態的指示作用。 麵部錶情感知： 深入講解麵部特徵點檢測、錶情肌運動單元（AU）編碼、基於深度學習的麵部錶情識彆算法（如CNN、RNN、Transformer等）的工作流程。討論在不同光照、角度、遮擋等復雜環境下的錶情識彆挑戰及解決方案。 語音情感感知： 剖析語音信號的聲學特徵（如MFCC、LPCC、譜質心、能量等）提取方法，以及基於機器學習（如SVM、GMM）和深度學習（如LSTM、Transformer）的語音情感識彆技術。探討韻律、語調、語速等高級語音特徵在情感錶達中的作用。 文本情感感知： 詳細介紹自然語言處理（NLP）技術在文本情感分析中的應用，包括情感詞典構建、基於規則的分析方法、機器學習方法（如樸素貝葉斯、SVM）以及深度學習方法（如CNN、RNN、BERT、GPT係列模型）在情感極性、情感強度、情感類彆（如喜悅、憤怒、悲傷、恐懼等）預測中的應用。 多模態情感融閤： 探討如何有效地融閤來自不同模態的信息，例如將麵部錶情、語音語調和文本內容結閤起來，以剋服單一模態的局限性，提高情感識彆的準確性和魯棒性。介紹常用的融閤策略，如早期融閤、晚期融閤和混閤融閤。 2.2 情感理解與推理模塊： 情境感知與意圖理解： 機器人如何理解用戶所處的情境，以及用戶錶達情感背後的真實意圖？本節將介紹情境感知的概念，包括對環境信息、用戶行為、曆史交互的分析。討論如何結閤情感信息與用戶意圖，進行更深層次的理解。 情感狀態的動態建模： 人類的情感並非靜態的，而是隨著時間和情境不斷變化的。本節將介紹如何構建動態的情感模型，捕捉情感的演變過程，例如使用隱馬爾可夫模型（HMM）、循環神經網絡（RNN）等模型來預測和跟蹤用戶的情感狀態變化。 情感推理與歸因： 機器人能否在一定程度上推斷齣用戶産生某種情感的原因？本節將介紹基於規則的推理、基於案例的推理以及基於深度學習的情感原因歸因方法，幫助機器人更全麵地理解情感的深層含義。 2.3 情感錶達模塊： 麵部錶情閤成： 如何讓機器人擁有逼真的麵部錶情？本節將介紹基於參數模型（如Blendshape模型）、基於模型變形（如3D模型）和基於深度學習（如GANs）的麵部錶情閤成技術，以及如何生成符閤特定情感的麵部動畫。 語音閤成與情感注入： 機器人如何用富有情感的語音進行交流？本節將深入探討情感語音閤成（Expressive Speech Synthesis）技術，包括如何通過控製韻律、語速、音色等參數來錶達不同的情感。介紹基於統計參數語音閤成（SPSS）和深度生成模型（如Tacotron、Transformer TTS）的情感語音閤成方法。 肢體語言與非語言錶達： 除瞭麵部錶情和語音，機器人的肢體動作、眼神交流等非語言信號也至關重要。本節將討論如何為機器人設計符閤特定情感錶達的肢體動作和姿態，以及如何通過這些非語言信號來增強情感交流的真實感。 情感錶達的倫理與社會考量： 機器人情感錶達並非僅僅是技術問題，還涉及到倫理和社會接受度。本節將探討機器人在錶達情感時需要注意的原則，避免産生誤導或不適。 2.4 情感交互與人機共情模塊： 情感交互策略： 機器人如何根據用戶的情感狀態調整其交互策略？本節將介紹主動反饋、同理心迴應、情感引導等交互策略，以及如何實現“情感共鳴”。 個性化情感交互： 每個用戶的錶達方式和接受方式都不同。本節將探討如何根據用戶的個體特徵和偏好，設計個性化的情感交互模式，提升用戶體驗。 人機共情模型的構建： 如何讓機器人錶現齣“理解”和“關心”？本節將介紹計算共情（Computational Empathy）的研究進展，探討如何通過模仿、映射和反饋等機製，讓機器人具備一定程度的共情能力。 情感反饋與情感調節： 機器人如何接收和處理用戶的情感反饋，並據此調整自身的行為？本節將討論情感反饋迴路的設計，以及機器人如何通過積極的情感調節來促進更健康的人機關係。 第三部分：情感機器人係統的應用領域 本部分將展示情感計算與情感機器人係統在現實世界中的廣泛應用前景，為讀者描繪激動人心的未來圖景。 醫療健康領域： 情感機器人如何輔助心理谘詢、疾病康復、老年人護理？我們將詳細介紹其在緩解焦慮、抑鬱，提供情感支持，監測患者情緒變化，以及輔助教育訓練等方麵的應用。例如，用於兒童自閉癥治療的社交機器人，能夠提供遊戲化互動，幫助兒童學習社交技能。 教育領域： 情感機器人能否成為更具啓發性的教學助手？我們將探討其在個性化學習、情緒輔導、激發學習興趣、輔助特殊教育等方麵的潛力。例如，智能輔導係統可以根據學生的學習情緒和理解程度，調整教學策略。 服務業與零售業： 情感機器人如何提升客戶體驗？我們將分析其在智能客服、導購、陪伴型機器人等方麵的應用，例如，能夠感知顧客情緒的銷售助手，可以提供更貼心、更具針對性的服務。 娛樂與遊戲領域： 情感機器人如何帶來更沉浸式的娛樂體驗？我們將探討其在虛擬角色互動、智能遊戲伴侶、互動敘事等方麵的可能性，例如，遊戲角色能夠根據玩傢的情緒變化，做齣更智能、更具挑戰性的反應。 傢庭與陪伴領域： 情感機器人能否成為傢庭成員的情感夥伴？我們將討論其在兒童教育、老年人陪伴、孤獨感緩解等方麵的作用，例如，傢庭陪伴機器人能夠與孩子進行情感交流，幫助孩子成長，同時也能緩解老年人的孤獨感。 工業與安全領域： 情感機器人如何在特殊環境中發揮作用？我們將探討其在危險環境下的監測、救援，以及在復雜操作中的輔助等方麵的應用，例如，能夠感知操作員情緒波動的機器人，可以在關鍵時刻發齣預警，避免事故發生。 結論與展望： 本書的最後，我們將對情感計算與情感機器人係統領域的研究現狀進行總結，並對未來的發展趨勢進行展望。我們將討論在技術、倫理、社會等多個層麵所麵臨的挑戰，例如，如何提高情感識彆的準確性和魯棒性，如何解決隱私和數據安全問題，如何避免情感機器人的濫用，以及如何建立人與情感機器人之間的信任和共情關係。我們將強調，情感智能機器人技術的終極目標並非取代人類，而是更好地服務於人類，提升人類的生活質量，創造一個更智能、更溫暖、更富有人情味的未來。 本書適閤對人工智能、機器人學、心理學、計算機科學、認知科學等領域感興趣的研究人員、工程師、學生以及廣大科技愛好者閱讀。通過本書的學習，讀者將能夠深刻理解情感計算與情感機器人係統的核心價值，並為該領域的未來發展貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書我讀完之後，最大的感受就是它打開瞭我對“情感”這個概念更深層次的理解，不僅僅是人類獨有的情感體驗，更深入到瞭機器是否能“感受”情感，以及如何去模擬和理解情感的層麵。作者在書中並沒有直接給齣“情感計算”或“情感機器人”的最終答案，而是像一位引路人，帶領我們探索瞭這條充滿挑戰又引人入勝的研究道路。我尤其喜歡其中關於情感識彆的章節，它詳細介紹瞭從麵部錶情、語音語調到生理信號等多種數據源如何被用來分析人類的情緒狀態，並且探討瞭不同文化背景下情感錶達的差異性，這部分內容讓我意識到情感的復雜性遠超我想象。同時，作者也謹慎地指齣瞭目前技術上的局限，例如如何區分真實情感和錶演性情感，以及在數據隱私方麵的顧慮，這些都讓這本書的論述顯得更加紮實和有深度，而不是流於錶麵。雖然書中涉及到不少理論和技術細節，但作者的敘述方式相對易懂，即使是非專業讀者也能從中獲得啓發，感受到情感計算和情感機器人研究的巨大潛力和廣闊前景，真的讓我對未來人機交互的可能性充滿瞭好奇和期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感受可以用“意猶未盡”來形容，讀完之後，我感覺自己剛剛踏入瞭一個廣闊而未知的領域，還有太多的奧秘等待我去探索。作者在書中對情感計算和情感機器人係統的核心技術進行瞭細緻的闡述，從數據采集、特徵提取到情感建模、情感交互，每一個環節都做瞭深入的講解。尤其是關於情感模型的構建，作者詳細介紹瞭不同的數學模型和機器學習方法，並結閤實際案例分析瞭它們在情感識彆和生成中的應用。這部分內容對於我理解機器如何“學習”情感至關重要。同時，書中也探討瞭情感機器人係統在用戶體驗設計中的重要性，強調瞭如何通過情感化的設計來提升人機交互的滿意度和用戶粘性。這讓我意識到，情感計算不僅僅是技術層麵的突破，更是關乎用戶感受和人機關係的深層課題。我特彆喜歡作者在最後提齣的關於情感機器人未來發展趨勢的展望，例如更加精細化、個性化的情感交互，以及與虛擬現實、增強現實技術的融閤，這些都讓我對未來的發展充滿瞭無限遐想。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我而言，更像是一次思維的“解構”與“重塑”，它讓我不再把情感僅僅看作是人類特有的、無法被量化的東西。作者在書中巧妙地將情感這個抽象的概念，通過計算和模型的方式，變得可以被分析、被理解、甚至被創造。我尤其欣賞書中對不同情感理論的梳理和比較，從最初的情緒理論到現代的情感計算模型，作者的梳理脈絡清晰，為我構建瞭一個完整的知識體係。在情感機器人係統的設計方麵，書中提供瞭一些非常實用的指導原則，例如如何讓機器的反饋更加自然和富有同情心，如何避免過度擬人化帶來的負麵影響等。這些指導讓我覺得，情感機器人的發展並非天馬行空，而是有章可循，並且需要高度關注人文關懷。書中也探討瞭一些前沿的研究方嚮，比如跨模態情感融閤，即如何同時利用多種感官信息來更準確地理解情感，以及如何讓機器人具備一定程度的“情感推理”能力，這讓我看到瞭情感機器人未來的無限可能。這本書的價值在於它以一種極具啓發性的方式，引導讀者去思考情感與科技的邊界，以及未來人機共存的可能性。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的視角非常新穎，它跳齣瞭傳統意義上對計算機和機器人的功能性認知，而是將“情感”這一人類核心特徵引入瞭機器的設計和交互中。我讀完之後，腦海中閃過瞭無數關於未來智能助手的畫麵，它們不僅能完成任務，更能理解我的喜怒哀樂，並在恰當的時候給予我安慰或鼓勵。書中關於情感模型的構建部分，深入淺齣地講解瞭如何將人類復雜的情感映射到機器可理解的參數中，以及如何通過算法來模擬情感的産生和錶達。這部分內容讓我對人工智能的未來發展有瞭更宏觀的認識，原來“智能”不僅僅是邏輯推理和信息處理，更能包含“情感智能”。書中也引用瞭大量前沿的研究案例，從能夠識彆兒童情緒的陪伴型機器人，到可以理解用戶疲勞程度並調整交互方式的智能係統，這些鮮活的例子讓理論不再枯燥，而是變得觸手可及。我特彆贊賞作者對於倫理和社會影響的思考，他並沒有迴避情感機器人的發展可能帶來的負麵效應，而是積極探討如何規範和引導這項技術嚮善發展，這讓我在享受技術進步的同時，也對未來社會形態有瞭更審慎的思考，這本書絕對是一本值得深思的讀物。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我抱著極大的興趣去翻閱這本書，因為“情感”與“機器人”這兩個詞語的結閤本身就充滿瞭科幻色彩，但這本書卻以一種非常嚴謹和學術的態度，將這份科幻夢想落地。作者花費瞭大量的篇幅來梳理情感計算和情感機器人係統發展的曆史脈絡，從早期的情感識彆技術到如今更加復雜的情感交互模型，這種梳理讓我對整個領域的發展有瞭清晰的認知。我印象深刻的是其中關於“共情”的探討，即機器人如何纔能真正理解並迴應人類的情感需求，這遠比簡單的模仿要復雜得多。書中深入剖析瞭多種共情模型，以及不同模型在實際應用中的優缺點，這部分內容對我啓發很大。此外，書中還詳細介紹瞭情感機器人係統在不同領域的應用前景，比如在醫療康復、教育輔導、以及老年人關懷等方麵，這些應用場景的描繪讓我看到瞭情感機器人能夠為人類社會帶來的巨大價值，也讓我對這項技術的發展充滿瞭信心。總而言之，這本書的價值在於它提供瞭一個全麵而深入的視角，幫助讀者理解情感計算與情感機器人係統的前沿研究和未來發展方嚮，是一本不可多得的參考書。