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基于人工心理的情感建模及人工情感交互技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-17页
引言第17-20页
1 文献综述第20-38页
   ·课题背景与目的意义第20-23页
   ·人机交互技术第23-28页
     ·人机交互技术概述第23-24页
     ·人机交互技术的发展第24-27页
     ·人机交互技术的发展趋势第27-28页
   ·情绪和情感第28-30页
     ·情绪和情感第28页
     ·情绪、情感的联系和区别第28-30页
   ·人工心理理论第30-32页
     ·人工心理基本理论第30-31页
     ·人工心理理论的研究进展第31-32页
     ·情绪识别与表达第32页
   ·虚拟现实技术第32-37页
     ·虚拟现实的定义第32-34页
     ·虚拟人技术第34页
     ·虚拟现实主流技术介绍第34-37页
   ·小结第37-38页
2 情感计算与情感建模第38-53页
   ·情感计算第38-40页
     ·情感计算的内容第38-39页
     ·情感计算的意义第39页
     ·情感计算的两个出发点第39页
     ·情感计算的目的第39-40页
   ·情绪心理学有关理论第40-46页
     ·情绪的分类与维度第40-42页
     ·情绪状态第42-43页
     ·情绪的典型理论第43-46页
   ·情感模型第46-52页
     ·心理学中对情绪量化的思考第46-47页
     ·OCC情绪模型第47-48页
     ·Salt&Pepper模型第48-49页
     ·EM模型第49-50页
     ·隐马尔可夫模型第50-51页
     ·基于人工心理的情感建模方法第51-52页
   ·小结第52-53页
3 情感数学模型分析第53-63页
   ·动力心理学与心理能量第53-56页
     ·弗洛伊德的心理能量模型第53-54页
     ·荣格的心理能量模型第54-56页
   ·情感能量与情感状态空间模型第56-57页
   ·情绪的动态变化模型第57-60页
   ·情感信息处理系统第60-62页
   ·结论第62-63页
4 用HMM识别面部表情第63-82页
   ·马尔可夫链的基本理论介绍第63-64页
     ·马尔可夫链的定义第63页
     ·马氏链基本方程第63-64页
     ·状态的可达、互通第64页
   ·隐马尔可夫模型第64-70页
   ·自动计算比例因子算法第70-72页
   ·用HMM对面部表情识别第72-81页
     ·不变矩基本理论第73页
     ·面部表情识别算法第73-78页
     ·实验结果及分析第78-81页
   ·小结第81-82页
5 基于模糊认知图的情感模型研究第82-112页
   ·模糊认知图第82-85页
     ·基本模糊认知图第82-84页
     ·概率模糊认知图第84-85页
   ·关联权值的综合第85-93页
     ·最大关联作用第86-87页
     ·关联权值综合的算法第87-91页
     ·一个关联权值分析的例子第91-93页
   ·基于模糊认知图的情感Agent模型第93-97页
     ·构建情感Agent的模糊认知图模型第94-96页
     ·权重矩阵中概率的确定第96-97页
   ·情感模型的实验第97-101页
     ·情感模型的计算处理流程第97-98页
     ·实验及结果分析第98-101页
   ·一个实际应用系统第101-110页
     ·花卉销售网站整体结构第101-106页
     ·消费者需要情感分析第106-108页
     ·人机交互实现花卉导购服务第108-110页
   ·小结第110-112页
6 三维人脸建模相关技术及算法的研究第112-147页
   ·三维人脸模型第112-122页
     ·国内外发展情况及本文的工作第112-113页
     ·人脸的特征第113-114页
     ·人脸模型分类第114-116页
     ·人脸模型数据的获取第116-117页
     ·人脸建模第117-122页
   ·MPEG-4 人脸动画第122-126页
     ·FACS和MPEG-4 系统第122-123页
     ·基于MPEG-4 的三维人脸动画实现方法第123-126页
   ·人脸结构和面部表情合成与分析第126-136页
     ·人脸动作编码系统和肌肉物理模型第126-128页
     ·人脸模型变换第128-131页
     ·面部表情的运动计算第131-134页
     ·纹理贴图第134-136页
   ·基于文本驱动的人脸动画第136-144页
     ·Candide模型第136-138页
     ·生成特定人脸模型第138-143页
       ·Dirichlet自由变形算法在三维空间的应用第138页
       ·应用Dirichlet自由变形算法生成特定人脸模型第138-143页
     ·面部表情的运动计算及表情合成第143-144页
       ·基于FACS的面部表情合成第143页
       ·基于MPEG-4 的面部表情合成系统第143-144页
   ·情感交互的实现第144-145页
   ·小结第145-147页
7 结论第147-150页
参考文献第150-158页
在学期间研究成果第158-160页
致谢第160页

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