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智能系統(tǒng)中的情感識(shí)別建模與關(guān)鍵技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787563571277
- 條形碼：9787563571277 ; 978-7-5635-7127-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能系統(tǒng)中的情感識(shí)別建模與關(guān)鍵技術(shù) 內(nèi)容簡介
本書以情感識(shí)別模型作為研究對象提高模型識(shí)別率作為研究目標(biāo)，開展基于加權(quán)融合策略的情感識(shí)別建模方法研究。考慮人體情感信息類型和情感特征的多樣性根據(jù)模型對正確率和運(yùn)算量的要求，針對建模過程中的特征級(jí)融合、模型級(jí)融合、決策級(jí)融合以及權(quán)重確定方法等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入的研究。
智能系統(tǒng)中的情感識(shí)別建模與關(guān)鍵技術(shù) 目錄
第1章 緒論
1.1 智能系統(tǒng)
1.1.1 智能系統(tǒng)的定義
1.1.2 智能系統(tǒng)的起源與發(fā)展
1.1.3 智能系統(tǒng)的分類
1.2 情感識(shí)別
1.2.1 情感識(shí)別概述
1.2.2 情感的構(gòu)成要素
1.2.3 情感識(shí)別現(xiàn)狀
1.3 情感建模
1.3.1 離散情感模型
1.3.2 維度情感模型
1.3.3 其他情感模型
本章參考文獻(xiàn)
第2章 基于面部圖像特征級(jí)融合的表情識(shí)別
2.1 引言
2.2 相關(guān)工作
2.3 面部表情圖像的幾何特征
2.4 面部表情圖像的深度特征
2.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4.2 深度特征提取框架
2.5 基于特征級(jí)融合的表情識(shí)別模型
2.5.1 特征級(jí)融合
2.5.2 基于支持向量機(jī)的多表情分類器
2.5.3 表情識(shí)別模型
2.5.4 表情識(shí)別模型的訓(xùn)練與測試
2.6 實(shí)驗(yàn)與分析
2.6.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
2.6.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
2.6.3 基于幾何特征的表情識(shí)別
2.6.4 基于深度特征的表情識(shí)別
2.6.5 基于多特征的表情識(shí)別
2.6.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第3章 基于面部圖像模型級(jí)融合的表情識(shí)別
3.1 引言
3.2 相關(guān)工作
3.3 面部圖像的表情特征分組
3.3.1 面部結(jié)構(gòu)分區(qū)
3.3.2 表情特征分組
3.4 權(quán)重確定方法
3.5 特征加權(quán)支持向量機(jī)
3.5.1 線性特征加權(quán)支持向量機(jī)
3.5.2 非線性特征加權(quán)支持向量機(jī)
3.6 基于加權(quán)核函數(shù)的表情識(shí)別模型
3.7 實(shí)驗(yàn)與分析
3.7.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
3.7.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
3.7.3 基于眉毛區(qū)域的表情識(shí)別
3.7.4 基于眼睛區(qū)域的表情識(shí)別
3.7.5 基于鼻子區(qū)域的表情識(shí)別
3.7.6 基于嘴部區(qū)域的表情識(shí)別
3.7.7 基于兩種核函數(shù)的表情識(shí)別
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第4章 基于腦電信號(hào)時(shí)頻空域特征的情感識(shí)別
4.1 引言
4.2 相關(guān)工作
4.3 腦電信號(hào)的多維情感特征提取
4.3.1 時(shí)域特征
4.3.2 頻域特征
4.3.3 空間特征
4.4 基于時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的情感識(shí)別模型
4.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.4.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
4.4.3 情感識(shí)別模型
4.5 實(shí)驗(yàn)與分析
4.5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
4.5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
4.5.3 基于多種腦電信號(hào)片段長度的情感識(shí)別
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第5章 基于多種生理信號(hào)決策級(jí)融合的情感識(shí)別
5.1 引言
5.2 相關(guān)工作
5.3 生理信號(hào)歸一化處理
5.4 生理信號(hào)特征分析
5.4.1 時(shí)域分析
5.4.2 頻域分析
5.5 腦電信號(hào)特征提取
5.5.1 腦電信號(hào)的預(yù)處理
5.5.2 腦電信號(hào)的特征提取與選擇
5.6 心電信號(hào)特征提取
5.6.1 心電信號(hào)的預(yù)處理
5.6.2 心電信號(hào)的特征提取與選擇
5.7 呼吸信號(hào)特征提取
5.7.1 呼吸信號(hào)的預(yù)處理
5.7.2 呼吸信號(hào)的特征提取與選擇
5.8 皮膚電信號(hào)特征提取
5.8.1 皮膚電信號(hào)的預(yù)處理
5.8.2 皮膚電信號(hào)的特征提取與選擇
5.9 基于決策級(jí)加權(quán)融合的情感識(shí)別模型
5.9.1 權(quán)重確定方法
5.9.2 決策級(jí)加權(quán)融合
5.9.3 情感識(shí)別模型
5.10 實(shí)驗(yàn)與分析
5.10.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
5.10.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
5.10.3 基于腦電信號(hào)的情感識(shí)別
5.10.4 基于心電信號(hào)的情感識(shí)別
5.10.5 基于呼吸信號(hào)的情感識(shí)別
5.10.6 基于皮膚電信號(hào)的情感識(shí)別
5.10.7 基于兩種權(quán)重矩陣的情感識(shí)別
5.10.8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第6章 基于多模態(tài)信息特征級(jí)和決策級(jí)融合的情感識(shí)別
6.1 引言
6.2 相關(guān)工作
6.3 視覺信號(hào)與情感相關(guān)背景知識(shí)
6.3.1 視覺信號(hào)的概念
6.3.2 視覺信號(hào)的特征提取
6.4 基于雙級(jí)別融合的情感識(shí)別模型
6.4.1 特征級(jí)融合
6.4.2 權(quán)重確定方法
6.4.3 決策級(jí)加權(quán)融合
6.4.4 情感識(shí)別模型
6.5 實(shí)驗(yàn)與分析
6.5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
6.5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
6.5.3 基于視覺信號(hào)與腦電信號(hào)的情感識(shí)別
6.5.4 基于視覺信號(hào)與心電信號(hào)的情感識(shí)別
6.5.5 基于視覺信號(hào)與呼吸信號(hào)的情感識(shí)別
6.5.6 基于視覺信號(hào)與皮膚電信號(hào)的情感識(shí)別
6.5.7 基于多模態(tài)信號(hào)決策級(jí)加權(quán)的情感識(shí)別
6.5.8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第7章 總結(jié)與展望
展開全部
智能系統(tǒng)中的情感識(shí)別建模與關(guān)鍵技術(shù) 作者簡介
蔣曉瑜，教授 主要從事偵察情報(bào)、光學(xué)信息處理方向教學(xué)和科研工作。光學(xué)學(xué)會(huì)理事。國防科技委專家。教育B高等學(xué)校教學(xué)指導(dǎo)委員。多次榮獲國家1153人才。主講相關(guān)課程“軍事信息技術(shù)——偵察技術(shù)”、“數(shù)字圖像處理”。主編出版教材《戰(zhàn)場偵察技術(shù)》、。主持武器裝備探索一代項(xiàng)目1項(xiàng)，軍委科技委前沿科技創(chuàng)新項(xiàng)目1項(xiàng)，獲軍隊(duì)科學(xué)進(jìn)步一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，二等獎(jiǎng)5項(xiàng)。發(fā)表論文170余篇，SCI檢索10篇。陳卓，主要從事偵察情報(bào)、雷達(dá)信息處理方向教學(xué)和科研工作。主講相關(guān)課程“軍事信息技術(shù)——偵察技術(shù)”、“雷達(dá)原理”。參與編寫《戰(zhàn)場偵察技術(shù)》。獲軍隊(duì)科學(xué)進(jìn)步二等獎(jiǎng)2項(xiàng)。發(fā)表論文20余篇，SCI檢索1篇。
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