远程教育中情感计算技术PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

远程教育中情感计算技术PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 远程教育及情感计算1

1．1 远程教育技术的发展历程1

1．1．1 远程教育的概念1

1．1．2 国内外远程教育的研究现状2

1．1．3 现代远程教育的发展和研究趋势3

1．2 现代远程教育中的情感技术问题7

1．2．1 远程教育中的情感缺失问题和人工情感研究7

1．2．2 远程教育情感识别系统的研究意义8

1．3 相关学术资源9

1．3．1 已有的研究成果9

1．3．2 相关的国际会议11

1．4 本书的组织结构12

参考文献13

第2章 情感模型及建模方法14

2．1 情感计算的研究现状14

2．1．1 情感计算16

2．1．2 感性工学16

2．1．3 人工心理理论17

2．2 情绪心理学的基本概念18

2．2．1 情绪的定义18

2．2．2 基本情绪论和维度论19

2．2．3 情绪的作用21

2．2．4 情绪与认知22

2．3 情感模型24

2．3．1 心理学中对情绪量化的思考24

2．3．2 OCC模型24

2．3．3 Salt&Pepper模型26

2．3．4 EM模型26

2．3．5 隐马尔可夫模型27

2．3．6 基于欧几里得空间的情感建模方法28

2．4 小结28

参考文献28

第3章 学习者特征提取及表情识别30

3．1 人脸检测技术综述30

3．1．1 基于先验知识的人脸检测方法30

3．1．2 基于色彩转换空间的人脸检测方法31

3．1．3 基于外观的人脸检测方法33

3．1．4 基于积分图的人脸检测方法33

3．1．5 基于模板匹配的人脸检测方法33

3．2 人脸特征提取技术综述34

3．2．1 几何特征提取34

3．2．2 统计特征提取34

3．2．3 频率域特征提取35

3．3 人脸特征提取应用实例35

3．3．1 E-Learning系统中的人脸检测流程设计36

3．3．2 肤色区域分割模块处理38

3．3．3 建立肤色模型39

3．3．4 几何特征验证41

3．3．5 单人脸快速检测算法41

3．3．6 人脸检测BP网络确认模块42

3．3．7 人脸特征识别方法44

3．3．8 人脸表情特征提取46

3．4 小结48

参考文献48

第4章 学习者情感特征提取及情绪建模50

4．1 E-Learning系统中的学习情绪识别50

4．1．1 基于表情识别的方法50

4．1．2 基于生理感应信号的方法53

4．1．3 基于认知评价的方法54

4．1．4 多模态识别方法55

4．2 基于维度情绪论的学习者情感模型研究55

4．2．1 学习情绪的定义55

4．2．2 学习状态的定义57

4．2．3 学习情绪的表现形式57

4．2．4 情感识别模式60

4．3 基于OCC模型的学习情绪建模61

4．3．1 学生情绪模型61

4．3．2 学生动机模型64

4．4 学生情感识别的DBN模型构建66

4．4．1 DBN概述66

4．4．2 DBN模型构建68

4．4．3 DBN模型分析评估72

4．5 基于情绪模式的学习者情感特征的提取73

4．5．1 趋避度和专注度73

4．5．2 人脸及眼帘的检测74

4．5．3 基于人脸检测的趋避度模型75

4．5．4 基于眼帘检测的专注度模型90

4．6 情绪模型的定义和运算92

4．6．1 情绪的定义92

4．6．2 情绪运算相关理论93

4．7 小结94

附录 曲线拟合仿真实验代码94

参考文献95

第5章 情感交互系统中的情绪反应97

5．1 远程教育中学习情绪交互97

5．2 虚拟教师的表情及个性化设计97

5．3 基于模糊集合的情绪反应101

5．3．1 在线时间评价值和学习内容评价值101

5．3．2 学习者模糊情感综合评价101

5．3．3 虚拟助理的情绪反应102

5．3．4 基于模糊集合的情绪反应小结103

5．4 支持向量机的虚拟助理情绪反应104

5．4．1 支持向量机多类分类问题104

5．4．2 支持向量机中情绪反应特征要素的提取104

5．4．3 建立情绪反应分类模型的基本步骤105

5．4．4 仿真实验和结果分析106

5．4．5 基于模糊集合的方法和基于支持向量机的方法的比较108

5．5 虚拟助理情绪反应的行为规则108

5．6 小结110

附录 libsvm仿真实验代码111

参考文献112

第6章 具有情感交互特性的E-Learning系统实现114

6．1 系统设计目标114

6．2 多模态情感的设计115

6．3 基于Agent的MASIES实现115

6．3．1 MASIES框架结构115

6．3．2 MASIES系统Agent功能模块说明116

6．3．3 Agent功能流程说明118

6．4 基于移动Agent的E-Learning系统框架120

6．4．1 基于移动Agent的E-Learning系统架构及功能设计121

6．4．2 基于J2EE的RMI实现模式123

6．4．3 移动Agent的迁移策略设计与实现124

6．4．4 基于Aglet的多Agent系统128

6．5 情感交互——Agent动画人物130

6．5．1 Agent动画人物130

6．5．2 Agent动画人物的实现131

6．5．3 Agent动画显示模块131

6．5．4 智能Agent助理的情绪132

6．6 个性化教学助理设计133

6．6．1 教学助理设计133

6．6．2 学习者情绪特征的获取134

6．6．3 教学助理形象和情绪反应设计136

6．7 Agent助理及其情绪反应在系统中的表现137

6．7．1 在同步视频教学阶段138

6．7．2 在非同步教学阶段138

6．8 研究工作总结142

6．9 未来问题研究144

参考文献146