《Affective Computing》书籍摘要

• 第一章：Introduction

  • 1.1 背景与动机

    • 情感计算的重要性：人类情感在人际交往中扮演关键角色，理解和模拟情感对于改善机器与人的交互至关重要。

    • 研究空白：以往的计算机科学研究忽视了情感的作用，情感计算的提出填补了这一空白。

  • 1.2 情感计算的定义与目标

    • 定义：情感计算是多学科领域，涉及情感的表达、识别、建模、理解和模拟。

    • 目标：创建能够感知、理解并响应人类情感的计算机系统。

• 第二章：Theories of Emotion

  • 2.1 情绪理论概述

    • 基本情绪理论：如James-Lange和Cannon-Bard理论，主张情绪是由生理反应或认知评价产生的。

    • 维度情绪理论：如Russell的环状模型，认为情绪可以在愉悦度、唤醒度等维度上变化。

  • 2.2 情感的认知科学

    • 情绪的神经基础：探讨了大脑中与情绪产生相关的区域和机制。

    • 情绪的认知评价：描述了个体如何对情境进行评估从而引发情绪反应。

• 第三章：Measuring Affect

  • 3.1 生理测量方法

    • 皮肤电导：反映交感神经系统活动，是情绪变化的一个敏感指标。

      • **脑电图**（EEG）：记录大脑的电活动，用于分析情绪状态。

  • 3.2 行为测量方法

    • 面部表情分析：通过分析面部运动来识别情绪。

    • 身体姿态分析：身体的姿势和动作也能传达情绪信息。

• 第四章：Modeling and Simulating Affect

  • 4.1 情绪建模

    • 基于规则的情绪模型：通过预设规则来模拟情绪的变化。

    • 动态情绪模型：考虑情绪随时间和上下文变化的动态过程。

  • 4.2 情绪模拟

    • 人工情感智能体：设计能表达和模拟人类情感的虚拟智能体。

    • 情感合成：生成具有特定情感色彩的声音、图像或文本。

• 第五章：Applications of Affective Computing

  • 5.1 教育技术中的应用

    • 自适应学习系统：根据学生的情绪状态调整教学材料和难度。

    • 情感辅导机器人：为学生提供情感支持和社交技能训练。

  • 5.2 健康监测与管理

    • 情感识别在医疗诊断中的应用：辅助医生理解和处理患者的情绪状况。

    • 情感支持的移动应用：帮助个人管理压力和改善情绪健康。

• 第六章：Emotion-Oriented Systems

  • 6.1 情感界面

    • 情感智能的聊天机器人：能识别用户情绪并提供相应的情感回应。

    • 能表达情感的用户界面：界面元素能够根据情境变化来表达适当的情绪。

  • 6.2 情感智能设备

    • 智能家居系统：感应居住者的情绪变化，自动调节家庭环境。

    • 情感增强的可穿戴设备：监测和反馈用户的情绪状态，提供个性化的服务和建议。

• 第七章：Challenges and Future Directions

  • 7.1 挑战与道德考量

    • 隐私和数据保护：确保情感数据的收集和使用不会侵犯个人隐私。

    • 偏见和公平性问题：避免情感计算系统在识别和处理情感时引入偏见。

  • 7.2 未来研究方向

    • 跨文化情感研究：情感在不同文化背景下的表达和理解。

    • 混合方法的情感建模：结合不同的技术和理论，创建更加准确和全面的情感模型。