| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第1章 绪论 | 第6-12页 |
| ·现代远程教育概述 | 第6-8页 |
| ·现代远程教育的涵义 | 第6-7页 |
| ·国内外现代远程教育的发展现状 | 第7页 |
| ·现代远程教育存在情感缺失 | 第7-8页 |
| ·情绪情感与认知学习的关系 | 第8-9页 |
| ·需要层次理论与情感缺失 | 第9-10页 |
| ·本文的研究背景与意义 | 第10页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第10-11页 |
| ·本人承担的工作和创新 | 第11页 |
| ·小结 | 第11-12页 |
| 第2章 情感计算的基本理论 | 第12-21页 |
| ·人类情绪和情感的基本理论 | 第12-14页 |
| ·情绪、情感的概念分析 | 第12页 |
| ·Affective Computing的涵义 | 第12-13页 |
| ·几个比较著名的情绪模型 | 第13-14页 |
| ·情感计算的研究意义 | 第14-17页 |
| ·情感计算的研究简史 | 第14-16页 |
| ·情感计算与日常生活 | 第16-17页 |
| ·情感计算的应用 | 第17页 |
| ·情感计算的研究内容 | 第17-19页 |
| ·情感计算的关键技术 | 第19-20页 |
| ·情感计算与表情识别 | 第20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第3章 表情识别的相关研究 | 第21-43页 |
| ·表情识别研究概述 | 第21-25页 |
| ·表情识别研究的理论依据 | 第21-23页 |
| ·表情识别的研究意义 | 第23页 |
| ·面部表情的分类 | 第23-24页 |
| ·表情识别常用的研究方法 | 第24-25页 |
| ·表情识别中人脸的检测与定位 | 第25-35页 |
| ·人脸检测 | 第25-29页 |
| ·面部特征定位 | 第29-35页 |
| ·面部表情数据的提取 | 第35-39页 |
| ·表情数据提取概述 | 第35页 |
| ·表情数据提取算法 | 第35-39页 |
| ·面部表情的分类识别 | 第39-42页 |
| ·人脸表情编码 | 第39-40页 |
| ·表情识别算法概述 | 第40-41页 |
| ·基于规则的面部表情识别分类树 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于表情识别的情感计算模型(ACMBER) | 第43-48页 |
| ·ACMBER的框架结构 | 第43-44页 |
| ·ACMBER各模块的功能简介 | 第44页 |
| ·ACMBER的应用 | 第44-45页 |
| ·ACMBER的评价 | 第45-46页 |
| ·ACMBER与和谐人机情感交互 | 第46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第5章 ACMBER的系统实现 | 第48-53页 |
| ·系统运行环境 | 第48页 |
| ·开发工具 | 第48-49页 |
| ·Visual C++6.0 | 第48-49页 |
| ·Photoshop7.0 | 第49页 |
| ·ACMBER的界面 | 第49页 |
| ·部分模块的实现代码 | 第49-52页 |
| ·数据采集模块部分代码 | 第49-50页 |
| ·定位检测模块部分代码 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第6章 结束语 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·今后的工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 读研期间的科研和发表的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录：图表索引 | 第59页 |