機器智能：人工心理

前言
第1章 人工心理
1.1 NBIC會聚技術
1.2 數(shù)字人技術
1.3 人工心理相關研究
參考文獻
第2章人工大腦
2.1概論
2.1.1“人工大腦”的概念
2.1.2“人工大腦”的技術與實現(xiàn)
2.2大腦的基本知識
2.2.1概述
2.2.2大腦的基本組織結(jié)構
2.2.3大腦的三個部分
2.2.4左右腦的區(qū)別與聯(lián)系
2.2.5左右腦的結(jié)構與功能
2.2.6左右腦協(xié)調(diào)工作的機理
2.3事件相關腦電位在腦科學研究中的作用
2.3.1事件相關腦電位的提取原理
2.3.2事件相關腦電位在認知科學與腦科學研究中的重要作用
2.4腦機接口（BCI）技術
2.4.1BCI技術概述
2.4.2BCI技術的發(fā)展歷史
2.4.3BCI技術的應用領域
2.4.4BCI腦控機器人技術
2.5人工大腦簡單記憶功能的電路實現(xiàn)
2.5.1Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡
2.5.2電路設計
2.5.3電路的實現(xiàn)過程與實驗結(jié)果
參考文獻
第3章人工情感
3.1概論
3.2情緒心理學
3.2.1基本情緒理論
3.2.2情緒的主要成分
3.2.3情緒的維度描述
3.2.4基本情緒與復合情緒
3.3情感計算的數(shù)學模型與情感形式化
3.3.1情緒的數(shù)學描述
3.3.2幾種典型的情緒數(shù)學描述
3.3.3心理學中對情緒量化的思考
3.4人工情感的數(shù)學模型
3.4.1國際人工情感計算模型
3.4.2人工心理的情感形式化方法
3.5未來研究需要解決的問題
參考文獻
第4章人臉工學
4.1人臉檢測與跟蹤技術
4.1.1人臉檢測
4.1.2人臉跟蹤方法
4.1.3人臉面部特征的提取
4.2表情識別技術
4.2.1表情識別方法
4.2.2人臉面部的特征檢測及表情識別
4.3人臉合成技術
4.3.1概述
4.3.2VC環(huán)境下人臉表情動畫的實現(xiàn)
4.3.3動畫的實現(xiàn)與結(jié)果
參考文獻
第5章人類心理行為的圖像理解技術
5.1概論
5.1.1基于視覺的人體運動分析
5.1.2運動檢測
5.1.3目標分類
5.1.4人體跟蹤
5.1.5行為的理解和描述
5.2人體的檢測與跟蹤技術
5.2.1概述
5.2.2基于區(qū)域的人體運動跟蹤
5.2.3基于小波變換的分層塊匹配多目標跟蹤方法
5.2.4運動物體的特征提取與跟蹤
5.2.5目標的識別與分類
5.2.6運動體運動狀態(tài)估計
5.2.7卡爾曼濾波器在物體運動跟蹤中的應用
5.2.8運動物體檢測和跟蹤原型系統(tǒng)的實現(xiàn)
5.3疲勞檢測與視線追蹤技術
5.3.1疲勞駕駛中打盹的檢測
5.3.2視線追蹤技術
參考文獻
第6章基于人工心理的個性化商品導購系統(tǒng)
6.1面向Internet的個性化智能商品導購空間
6.1.1個性空間的構想起源
6.1.2國內(nèi)外在智能交互領域的研究現(xiàn)狀
6.1.3個性化智能商品導購空間的結(jié)構與功能
6.1.4個性化智能商品選購系統(tǒng)的網(wǎng)絡平臺搭建方法
6.2個性化交互系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的設計
6.2.1HSV顏色模型及量化方法
6.2.2服裝商品的特點與設計理念
6.2.3服裝商品特征庫的建立
6.2.4客戶情感數(shù)據(jù)庫的建立
6.2.5實驗結(jié)果與分析
6.3個性化交互系統(tǒng)在線智能推理機的建立
6.3.1使用遺傳算法搭建顧客心理模型
6.3.2使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行顧客心理模型的搭建
6.4基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的離線推理機建模
6.5色彩與人工心理對應關系的建模與應用
6.5.1色彩心理效應研究和實驗數(shù)據(jù)的采集
6.5.2色彩與人工心理對應關系的建模方法
6.5.3色彩心理效應模型在個性咨詢系統(tǒng)中應用算法的設計
6.6對顧客購買結(jié)果的綜合推斷——貝葉斯網(wǎng)絡方法的應用
6.6.1貝葉斯網(wǎng)絡理論基礎
6.6.2貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構的設計
6.6.3實驗與結(jié)果分析
6.7滿足個性心理的服裝選購計算機系統(tǒng)
6.7.1個性化智能商品選購系統(tǒng)的注冊與登錄
6.7.2個性化智能交互系統(tǒng)的實現(xiàn)
6.7.3私人著裝咨詢服務
6.7.4虛擬試衣間服務的搭建
參考文獻
第7章數(shù)字虛擬人技術
7.1虛擬人技術
7.2虛擬現(xiàn)實技術
7.2.1概述
7.2.2主流技術介紹
7.2.3三維人臉建模的相關技術及算法
7.3虛擬數(shù)字人的發(fā)展方向
7.4情感虛擬人系統(tǒng)
7.4.1文本處理和回答的產(chǎn)生
7.4.2應用貝葉斯網(wǎng)絡進行個性化建模
7.4.3從情緒到情感的轉(zhuǎn)換
7.4.4情感與表情的同步化過程
7.4.5情感虛擬人個性化設計
7.5基于三維人臉建模的人機交互系統(tǒng)中情感虛擬人的設計與實現(xiàn)
7.5.1情感虛擬人系統(tǒng)的總體設計
7.5.2情感虛擬人三維人臉模型的實現(xiàn)
7.5.3基于Candide模型的三維人臉建模
7.5.4人臉模型的變換
7.5.5臉部表情的運動計算
7.5.6紋理貼圖
7.5.7情感虛擬人的表情合成
7.6情感虛擬人系統(tǒng)的結(jié)果分析
7.6.1初始化情感模型
7.6.2情感交互系統(tǒng)的實現(xiàn)與結(jié)果分析
參考文獻
第8章個人服務機器人技術
8.1服務機器人
8.1.1概述
8.1.2個人機器人技術
8.1.3情感機器人
8.2機器人實驗平臺
8.2.1情感機器人的主要技術
8.2.2機器人的系統(tǒng)結(jié)構
8.2.3機器人系統(tǒng)模塊的劃分
8.3機器人實驗系統(tǒng)的技術實現(xiàn)
8.3.1機器人語音識別的實現(xiàn)
8.3.2機器人語音合成的實現(xiàn)
8.3.3機器人視覺的實現(xiàn)
8.3.4人臉檢測的實現(xiàn)
8.3.5上下位機通信的實現(xiàn)
8.3.6機器人情感交互的實現(xiàn)
8.3.7實驗結(jié)果
8.4機器人的情感信息處理
8.4.1語音情感信息處理
8.4.2表情信息處理
8.4.3其他情感信息處理
8.4.4情感信息融合
8.4.5機器人情感行為的表達
8.5人工心理在機器人實驗系統(tǒng)中的應用
參考文獻
第9章未來研究
9.1基于馬斯洛需求層次論的人工心理模型
9.1.1人機交互結(jié)構模型
9.1.2基本生理、安全模型
9.1.3情感模型
9.1.4學習模型
9.2基于意識的人工心理模型研究
9.2.1意識的基本概念
9.2.2人腦的信息處理機制
9.2.3模型的建立
9.2.4系統(tǒng)仿真的實現(xiàn)
9.3情緒的非線性數(shù)學描述
9.3.1情緒的非線性特征
9.3.2非線性動態(tài)理論可以用于情緒建模的原因
9.3.3將非線性動態(tài)理論應用到情緒系統(tǒng)中的設想和困難性
9.4人工心理研究平臺的建設
參考文獻
附錄縮略語