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机器智能_人工心理
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前言
目录
第1章  人工心理
     1.1  NBIC会聚技术
     1.2  数字人技术
     1.3  人工心理相关研究
     参考文献
第2章  人工大脑
     2.1  概论
          2.1.1  “人工大脑”的概念
          2.1.2  “人工大脑”的技术与实现
     2.2  大脑的基本知识
          2.2.1  概述
          2.2.2  大脑的基本组织结构
          2.2.3  大脑的三个部分
          2.2.4  左右脑的区别与联系
          2.2.5  左右脑的结构与功能
          2.2.6  左右脑协调工作的机理
     2.3  事件相关脑电位在脑科学研究中的作用
          2.3.1  事件相关脑电位的提取原理
          2.3.2  事件相关脑电位在认知科学与脑科学研究中的重要作用
     2.4  脑机接口（BCI）技术
          2.4.1  BCI技术概述
          2.4.2  BCI技术的发展历史
          2.4.3  BCI技术的应用领域
          2.4.4  BCI脑控机器人技术
     2.5  人工大脑简单记忆功能的电路实现
          2.5.1  Hopfield神经网络
          2.5.2  电路设计
          2.5.3  电路的实现过程与实验结果
     参考文献
第3章  人工情感
     3.1  概论
     3.2  情绪心理学
          3.2.1  基本情绪理论
          3.2.2  情绪的主要成分
          3.2.3  情绪的维度描述
          3.2.4  基本情绪与复合情绪
     3.3  情感计算的数学模型与情感形式化
          3.3.1  情绪的数学描述
          3.3.2  几种典型的情绪数学描述
          3.3.3  心理学中对情绪量化的思考
     3.4  人工情感的数学模型
          3.4.1  国际人工情感计算模型
          3.4.2  人工心理的情感形式化方法
     3.5  未来研究需要解决的问题
     参考文献
第4章  人脸工学
     4.1  人脸检测与跟踪技术
          4.1.1  人脸检测
          4.1.2  人脸跟踪方法
          4.1.3  人脸面部特征的提取
     4.2  表情识别技术
          4.2.1  表情识别方法
          4.2.2  人脸面部的特征检测及表情识别
     4.3  人脸合成技术
          4.3.1  概述
          4.3.2  VC环境下人脸表情动画的实现
          4.3.3  动画的实现与结果
     参考文献
第5章  人类心理行为的图像理解技术
     5.1  概论
          5.1.1  基于视觉的人体运动分析
          5.1.2  运动检测
          5.1.3  目标分类
          5.1.4  人体跟踪
          5.1.5  行为的理解和描述
     5.2  人体的检测与跟踪技术
          5.2.1  概述
          5.2.2  基于区域的人体运动跟踪
          5.2.3  基于小波变换的分层块匹配多目标跟踪方法
          5.2.4  运动物体的特征提取与跟踪
          5.2.5  目标的识别与分类
          5.2.6  运动体运动状态估计
          5.2.7  卡尔曼滤波器在物体运动跟踪中的应用
          5.2.8  运动物体检测和跟踪原型系统的实现
     5.3  疲劳检测与视线追踪技术
          5.3.1  疲劳驾驶中打盹的检测
          5.3.2  视线追踪技术
     参考文献
第6章  基于人工心理的个性化商品导购系统
     6.1  面向Internet的个性化智能商品导购空间
          6.1.1  个性空间的构想起源
          6.1.2  国内外在智能交互领域的研究现状
          6.1.3  个性化智能商品导购空间的结构与功能
          6.1.4  个性化智能商品选购系统的网络平台搭建方法
     6.2  个性化交互系统数据库的设计
          6.2.1  HSV颜色模型及量化方法
          6.2.2  服装商品的特点与设计理念
          6.2.3  服装商品特征库的建立
          6.2.4  客户情感数据库的建立
          6.2.5  实验结果与分析
     6.3  个性化交互系统在线智能推理机的建立
          6.3.1  使用遗传算法搭建顾客心理模型
          6.3.2  使用人工神经网络进行顾客心理模型的搭建
     6.4  基于RBF神经网络的离线推理机建模
     6.5  色彩与人工心理对应关系的建模与应用
          6.5.1  色彩心理效应研究和实验数据的采集
          6.5.2  色彩与人工心理对应关系的建模方法
          6.5.3  色彩心理效应模型在个性咨询系统中应用算法的设计
     6.6  对顾客购买结果的综合推断———贝叶斯网络方法的应用
          6.6.1  贝叶斯网络理论基础
          6.6.2  贝叶斯网络结构的设计
          6.6.3  实验与结果分析
     6.7  满足个性心理的服装选购计算机系统
          6.7.1  个性化智能商品选购系统的注册与登录
          6.7.2  个性化智能交互系统的实现
          6.7.3  私人着装咨询服务
          6.7.4  虚拟试衣间服务的搭建
     参考文献
第7章  数字虚拟人技术
     7.1  虚拟人技术
     7.2  虚拟现实技术
          7.2.1  概述
          7.2.2  主流技术介绍
          7.2.3  三维人脸建模的相关技术及算法
     7.3  虚拟数字人的发展方向
     7.4  情感虚拟人系统
          7.4.1  文本处理和回答的产生
          7.4.2  应用贝叶斯网络进行个性化建模
          7.4.3  从情绪到情感的转换
          7.4.4  情感与表情的同步化过程
          7.4.5  情感虚拟人个性化设计
     7.5  基于三维人脸建模的人机交互系统中情感虚拟人的设计与实现
          7.5.1  情感虚拟人系统的总体设计
          7.5.2  情感虚拟人三维人脸模型的实现
          7.5.3  基于Candide模型的三维人脸建模
          7.5.4  人脸模型的变换
          7.5.5  脸部表情的运动计算
          7.5.6  纹理贴图
          7.5.7  情感虚拟人的表情合成
     7.6  情感虚拟人系统的结果分析
          7.6.1  初始化情感模型
          7.6.2  情感交互系统的实现与结果分析
     参考文献
第8章  个人服务机器人技术
     8.1  服务机器人
          8.1.1  概述
          8.1.2  个人机器人技术
          8.1.3  情感机器人
     8.2  机器人实验平台
          8.2.1  情感机器人的主要技术
          8.2.2  机器人的系统结构
          8.2.3  机器人系统模块的划分
     8.3  机器人实验系统的技术实现
          8.3.1  机器人语音识别的实现
          8.3.2  机器人语音合成的实现
          8.3.3  机器人视觉的实现
          8.3.4  人脸检测的实现
          8.3.5  上下位机通信的实现
          8.3.6  机器人情感交互的实现
          8.3.7  实验结果
     8.4  机器人的情感信息处理
          8.4.1  语音情感信息处理
          8.4.2  表情信息处理
          8.4.3  其他情感信息处理
          8.4.4  情感信息融合
          8.4.5  机器人情感行为的表达
     8.5  人工心理在机器人实验系统中的应用
     参考文献
第9章  未来研究
     9.1  基于马斯洛需求层次论的人工心理模型
          9.1.1  人机交互结构模型
          9.1.2  基本生理、安全模型
          9.1.3  情感模型
          9.1.4  学习模型
     9.2  基于意识的人工心理模型研究
          9.2.1  意识的基本概念
          9.2.2  人脑的信息处理机制
          9.2.3  模型的建立
          9.2.4  系统仿真的实现
     9.3  情绪的非线性数学描述
          9.3.1  情绪的非线性特征
          9.3.2  非线性动态理论可以用于情绪建模的原因
          9.3.3  将非线性动态理论应用到情绪系统中的设想和困难性
     9.4  人工心理研究平台的建设
     参考文献
附录  缩略语

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