人體生理信號的情感分析方法（簡體書）

情感計算的目的是通過賦予電腦識別、理解、表達和適應人的情感的能力來建立和諧人機環境，並使計算機具有更高的、全面的智慧。本書結合國內外及課題組近期研究工作的情況，在介紹了情感計算概念的基礎上，重點分析了基於人體生理信號的情感研究方法。書中詳細闡述了研究工作的意義、情感模型的建立、生理信號的測量、情感資料的採集方法、情感狀態的識別以及典型的應用等，使讀者對這一領域的研究工作有比較全面的瞭解和認識，對促進我國在該領域的研究工作將有積極的作用。

《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章緒論
1.1情感與情感計算
1.1.1情感和情感理論
1.1.2情緒分類與維度
1.1.3情感計算
1.2生理信號的情感計算意義
1.3國內外研究與應用狀況
1.3.1國外研究狀況
1.3.2國內研究狀況
1.3.3國內外應用狀況
1.4情感的生理機制
1.4.1大腦中樞機制
1.4.2內分泌機制
1.4.3神經化學機制
1.5常用生理信號與檢測
1.5.1生理信號檢測的歷史事件
1.5.2常用的8種生理信號分析
1.5.3需要注意的問題
1.6總結與展望
參考文獻
第2章生理信號的情感計算模型
2.1情感建模的可計算規則
2.2基本情感論的情感模型
2.2.1Tomkins的情感模型
2.2.2Izard的情感模型
2.2.3Ekman的情感模型
2.2.4OCC的情感模型
2.3維度空間論的情感模型
2.3.1情感的一維空間模型
2.3.2情感的二維空間模型
2.3.3情感的三維空間模型
2.3.4情感的高維空間模型
2.4認知神經科學的情感模型
2.4.1情感相關聯的神經結構
2.4.2情感的認知神經學模型
2.5總結與展望
參考文獻
第3章生理信號的測量系統
3.1BIOPACMP150的硬件系統
3.1.1MP100A—CE數據獲取單元
3.1.2MP的通用接口模塊
3.1.3MP的生理信號放大器和傳感器
3.2BIOPACMP150的軟件系統
3.2.1系統的最低配置
3.2.2AcqKnowledge概述
3.2.3AcqKnowledge菜單功能介紹
3.3多參數生物反饋測量儀ProCompInfiniti
3.3.1ProCompInfiniti硬件基本系統
3.3.2ProCompInfiniti的多種傳感器
3.3.3ProCompInfiniti的軟件系統
3.4Neuroscan腦電儀
3.4.1Neuroscan的硬件組成
3.4.2Neuroscan軟件包
3.5生理信號採集設備的商業開發和應用
3.5.1Necomimi腦控貓耳朵
3.5.2腦立方——世界上首款注意力訓練產品
3.5.3心電芯片
3.6總結與展望
參考文獻
第4章生理信號的情感數據採集方法
4.1情感誘發方法
4.1.1情感材料誘發
4.1.2情感情境誘發
4.2數據有效性分析方法
4.2.1誘發效果影響因素
4.2.2誘發效果評估方法
4.2.3生理數據可靠性分析
4.3情感數據採集實例
4.3.1採集目標
4.3.2情感誘發方案
4.3.3數據採集流程
4.3.4情感誘發效果評估
4.3.5生理數據可靠性評估
4.3.6實驗小結
4.4總結與展望
參考文獻
第5章生理信號的情感識別方法
5.1接觸式生理信號情感識別的意義
5.1.1在情感心理生理科學研究中的意義
5.1.2在智能人機交互領域的研究意義
5.2生理信號情感特徵提取
5.2.1生理信號的傳統特徵
5.2.2IBI和GSR的矩特徵
5.2.3ECG信號的瞬時頻率和局部振盪特徵
5.2.4生理信號的非線性特徵
5.2.5生理信號的時域局部尺度特徵
5.3生理信號情感特徵選擇
5.3.1特徵選擇的必要性
5.3.2二分類情感識別的特徵選擇模型
5.3.3多種解空間搜索算法的特徵選擇能力比較
5.3.4小結
5.4情感識別模型的建立
5.4.1支持向量機分類器
5.4.2隨機森林分類器
5.5總結與展望
參考文獻
第6章非接觸性的情感識別方法
6.1非接觸性情感識別的意義
6.2採用熱成像技術實現非接觸性的情感識別
6.2.1TI技術的基本概念
6.2.2基於熱成像技術識別人類情感
6.3採用高光譜技術實現非接觸性的情感識別
6.3.1高光譜成像技術
6.3.2基於高光譜成像技術識別人類情感的優勢
6.3.3高光譜成像技術識別人類情感現狀
6.4總結與展望
參考文獻
第7章典型的應用系統及展望
7.1情感機器人
7.1.1早稻田大學情感機器人KOBIAN
7.1.2麻省理工學院媒體實驗室的Nexi
7.1.3我國情感機器人研究現狀
7.2帶有情感交互功能的玩具和寵物
7.2.1AIBO機器狗
7.2.2日本世嘉公司iDog電子寵物狗
7.2.3BANDAISmartPet電子寵物狗
7.2.4騰訊小Q機器人
7.3情感計算在健康監護中的應用
7.3.1情感計算在遠程家庭健康監護中的應用
7.3.2穿戴式遠程生理參數監護系統
7.3.3基於多模態人機接口的智能輪椅
7.3.4基於無線技術的測量身體狀態的移動監視設備
7.3.5神念科技的腦波交互和注意力訓練產品
7.4情感仿生代理
7.4.1基於仿生代理的多模人機情感交互系統
7.4.2基於移動設備的仿生代理
7.5基於情感計算的行為輔助系統
7.5.1情感計算用於檢測司機疲勞
7.5.2智能駕駛
7.5.3情感計算用於提升用戶工作效率
7.6情感計算的其他應用領域
7.6.1情感計算用於遊戲設計
7.6.2智能情感教學系統
7.6.3自適應音樂譜曲系統
7.6.4情感計算在電子商務中的應用
7.7基於生理信號的情感調節系統設計與實現
7.7.1情感調節的基礎理論
7.7.2音樂與情感調節
7.7.3情感交互系統架構
7.8總結與展望
參考文獻

杏仁核是邊緣系統的皮質下中樞，有調節內臟活動和產生情緒的功能。杏仁核體積很小，對情緒反應十分重要，尤其是恐懼。當受到傷害時，杏仁核的特定區域會“因為學會害怕”，並產生恐懼的記憶。杏仁核促成另一種學習一情緒上的激動，會讓人注意到該次經驗中最重要的細節。例如，被搶的人通常會記得犯人持用的刀械，而杏仁核受傷的人就不能記得這些細節。杏仁核判斷看見的物體在情緒上的重要性——哪些是獵物或是天敵或是配偶，還是完全無關緊要的東西。如果杏仁核變得興奮，那麼說明眼前的東西很重要，神經信號就會向下發送到自主神經系統，心跳開始加速，手掌開始出汗（導致皮膚電阻改變），肌肉開始收縮。如果杏仁核判斷看到的是無關緊要的東西，那麼身體就沒有上述反應。
3）海馬
大腦海馬回是幫助處理長期學習與記憶聲光、味覺等事件的大腦區域，發揮所謂的“敘述性記憶”（declarativememory）功能。在醫學上，海馬區是大腦皮質的一個內褶區，在側腦室底部繞脈絡膜裂形成一弓形隆起，它由兩個扇形部分組成，有時將兩者合稱為海馬結構。海馬體主要負責學習和記憶，日常生活中的短期記憶都儲存在海馬體中。對於一個記憶片段，如在遇到一個電話號碼或者一個人在短時間內被重複提及時海馬體就會將其轉存人大腦皮層，成為永久記憶。所以海馬體比較發達的人，記憶力相對會強一些。
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