智能系统中的情感识别建模与关键技术

第1章 绪论 1.1 智能系统 1.1.1 智能系统的定义 1.1.2 智能系统的起源与发展 1.1.3 智能系统的分类 1.2 情感识别 1.2.1 情感识别概述 1.2.2 情感的构成要素 1.2.3 情感识别现状 1.3 情感建模 1.3.1 离散情感模型 1.3.2 维度情感模型 1.3.3 其他情感模型 本章参考文献 第2章 基于面部图像特征级融合的表情识别 2.1 引言 2.2 相关工作 2.3 面部表情图像的几何特征 2.4 面部表情图像的深度特征 2.4.1 卷积神经网络 2.4.2 深度特征提取框架 2.5 基于特征级融合的表情识别模型 2.5.1 特征级融合 2.5.2 基于支持向量机的多表情分类器 2.5.3 表情识别模型 2.5.4 表情识别模型的训练与测试 2.6 实验与分析 2.6.1 实验平台 2.6.2 实验数据 2.6.3 基于几何特征的表情识别 2.6.4 基于深度特征的表情识别 2.6.5 基于多特征的表情识别 2.6.6 实验结果分析 本章小结 本章参考文献 第3章 基于面部图像模型级融合的表情识别 3.1 引言 3.2 相关工作 3.3 面部图像的表情特征分组 3.3.1 面部结构分区 3.3.2 表情特征分组 3.4 权重确定方法 3.5 特征加权支持向量机 3.5.1 线性特征加权支持向量机 3.5.2 非线性特征加权支持向量机 3.6 基于加权核函数的表情识别模型 3.7 实验与分析 3.7.1 实验平台 3.7.2 实验数据 3.7.3 基于眉毛区域的表情识别 3.7.4 基于眼睛区域的表情识别 3.7.5 基于鼻子区域的表情识别 3.7.6 基于嘴部区域的表情识别 3.7.7 基于两种核函数的表情识别 本章小结 本章参考文献 第4章 基于脑电信号时频空域特征的情感识别 4.1 引言 4.2 相关工作 4.3 脑电信号的多维情感特征提取 4.3.1 时域特征 4.3.2 频域特征 4.3.3 空间特征 4.4 基于时空网络的情感识别模型 4.4.1 卷积神经网络 4.4.2 长短期记忆网络 4.4.3 情感识别模型 4.5 实验与分析 4.5.1 实验平台 4.5.2 实验数据 4.5.3 基于多种脑电信号片段长度的情感识别 本章小结 本章参考文献 第5章 基于多种生理信号决策级融合的情感识别 5.1 引言 5.2 相关工作 5.3 生理信号归一化处理 5.4 生理信号特征分析 5.4.1 时域分析 5.4.2 频域分析 5.5 脑电信号特征提取 5.5.1 脑电信号的预处理 5.5.2 脑电信号的特征提取与选择 5.6 心电信号特征提取 5.6.1 心电信号的预处理 5.6.2 心电信号的特征提取与选择 5.7 呼吸信号特征提取 5.7.1 呼吸信号的预处理 5.7.2 呼吸信号的特征提取与选择 5.8 皮肤电信号特征提取 5.8.1 皮肤电信号的预处理 5.8.2 皮肤电信号的特征提取与选择 5.9 基于决策级加权融合的情感识别模型 5.9.1 权重确定方法 5.9.2 决策级加权融合 5.9.3 情感识别模型 5.10 实验与分析 5.10.1 实验平台 5.10.2 实验数据 5.10.3 基于脑电信号的情感识别 5.10.4 基于心电信号的情感识别 5.10.5 基于呼吸信号的情感识别 5.10.6 基于皮肤电信号的情感识别 5.10.7 基于两种权重矩阵的情感识别 5.10.8 实验结果分析 本章小结 本章参考文献 第6章 基于多模态信息特征级和决策级融合的情感识别 6.1 引言 6.2 相关工作 6.3 视觉信号与情感相关背景知识 6.3.1 视觉信号的概念 6.3.2 视觉信号的特征提取 6.4 基于双级别融合的情感识别模型 6.4.1 特征级融合 6.4.2 权重确定方法 6.4.3 决策级加权融合 6.4.4 情感识别模型 6.5 实验与分析 6.5.1 实验平台 6.5.2 实验数据 6.5.3 基于视觉信号与脑电信号的情感识别 6.5.4 基于视觉信号与心电信号的情感识别 6.5.5 基于视觉信号与呼吸信号的情感识别 6.5.6 基于视觉信号与皮肤电信号的情感识别 6.5.7 基于多模态信号决策级加权的情感识别 6.5.8 实验结果与分析 本章小结 本章参考文献 第7章 总结与展望