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人機交互情感測量與預測旨在通過賦予機器（如計算機、機器人等）識別、理解和表達人的情感的能力，使機器具有更高的智能。本書深度融合神經人因學、情感化設計以及人機交互等理論和方法，介紹如何利用問卷調查、眼動追蹤、生理測量、腦電測量、行為觀察等實驗手段以及統(tǒng)計分析、數(shù)學建模等方法，測量和預測人機交互中的用戶情感。
本書的出版對于提高我國智能交互產品的情感化設計水平與量化評測能力，進一步推動人工智能產業(yè)的發(fā)展有重要意義。
本書的主要讀者對象為管理學、計算機科學、工業(yè)設計、心理學、認知神經科學等相關專業(yè)的科研人員、教師、研究生、本科生以及人機交互領域的從業(yè)者。

自2010年師從東北大學郭伏教授攻讀博士學位以來，作者一直致力于人機交互領域的情感測量與預測研究。本書總結了十多年來作者在多模態(tài)情感測量與預測方面的研究心得，包括研究選題、實驗設計、數(shù)據處理與數(shù)據分析，旨在拓展和豐富情感化設計以及人機交互設計理論與方法，為相關研究人員和從業(yè)人員提供理論和方法參考。隨著基于網絡攝像頭的眼動及表情分析技術的出現(xiàn)、傳感器技術的發(fā)展以及可穿戴設備的普及，本書所提方法有助于人機交互系統(tǒng)動態(tài)識別用戶情感需求，從而建立情感自適應人機交互界面，提升人機交互系統(tǒng)用戶體驗水平，實現(xiàn)人機情感共融。
本書結合具體研究案例，系統(tǒng)闡述了如何采用問卷調查、眼動追蹤、生理測量、腦電測量、行為觀察等實驗手段以及統(tǒng)計分析、數(shù)學建模等方法，測量和預測人機交互中的用戶情感。
本書的特點是突出前沿性、科學性、知識性和適用性，從具體研究案例出發(fā)，力求深入淺出、通俗易懂，使讀者能夠在獲取專業(yè)知識的基礎上，學會應用多模態(tài)情感測量及數(shù)據分析方法。
本書在成稿過程中得到了東北大學工商管理學院郭伏教授、美國普渡大學（Purdue University）Robert W.Proctor教授和Vincent G.Duffy教授的指導和幫助。安徽工程大學丁一博士，青島理工大學劉瑋琳博士等合作伙伴也在研究案例方面提供了很多幫助。研究生張赟等人參與了部分資料收集工作。家人特別是鄒泊檸小朋友在我撰寫此書期間給予了充分理解和支持。本書出版獲得了國家自然科學基金項目（71701003），安徽省自然科學基金面上項目（2208085MG183），安徽高校自然科學研究重點項目（KJ2021A0502），安徽省社會科學創(chuàng)新發(fā)展攻關研究課題（2021CX075），以及安徽省認知神經科學科研創(chuàng)新團隊（2022AH010060）的支持，特此致謝。
由于作者的理論與實踐水平有限，雖然幾易其稿，但仍難免存在不足之處，歡迎讀者批評指正。
作者

序
前言
第1章人機情感交互概述
1.1人機交互概述
1.1.1人機交互的概念和發(fā)展階段
1.1.2人機交互情感測量與預測概述
1.2人機交互情感測量與預測研究進展可視化分析
1.2.1數(shù)據來源與分析工具
1.2.2文獻出版情況分析
1.2.3研究主題分析
1.3人機交互情感測量與預測基本模型
第2章人機交互中的主觀情感測量與分析
2.1主觀情感概述
2.1.1主觀情感的基本理論
2.1.2情感測量量表
2.2人機交互中主觀情感研究案例
2.3人機交互中主觀情感研究基本模型
2.3.1BMSEA-HCI模型
2.3.2理論模型構建方法
2.4人機交互中主觀情感測量方法
2.4.1調查問卷設計方法
2.4.2數(shù)據收集方法
2.4.3問卷信度與效度分析方法
2.4.4共同方法偏差檢驗方法
2.5人機交互中主觀情感分析方法
2.5.1主觀情感數(shù)據預處理方法
2.5.2數(shù)據整理與展示方法
2.5.3數(shù)據統(tǒng)計分析方法
2.5.4皮爾遜（Pearson）相關分析
2.5.5多元線性回歸分析
2.5.6中介效應分析
第3章基于外部表現(xiàn)的人機交互情感測量與分析
3.1情感外部表現(xiàn)概述
3.1.1情感外部表現(xiàn)
3.1.2情感外部表現(xiàn)分析與識別軟件
3.2人機交互中外部表現(xiàn)情感測量研究案例
3.3人機交互中外部表現(xiàn)情感測量方法
3.3.1變量選擇方法
3.3.2刺激設計方法
3.3.3被試數(shù)量計算與選擇方法
3.3.4測量工具與量表
3.3.5視角計算方法
3.3.6被試間設計實驗程序
3.4人機交互中外部表現(xiàn)數(shù)據分析方法
3.4.1異常值檢測和處理方法
3.4.2行為數(shù)據統(tǒng)計分析方法被試間實驗設計結果雙因素
方差分析
第4章基于眼動追蹤的人機交互情感測量與分析
4.1眼動測量概述
4.1.1眼動基本模式
4.1.2眼動測量指標
4.2基于眼動追蹤的人機交互情感測量研究案例
4.3人機交互中情感測量眼動追蹤方法
4.3.1眼動實驗被試選擇方法
4.3.2眼動測量指標選取方法
4.3.3眼動追蹤實驗設備選取方法
4.3.4眼動儀校準方法
4.3.5眼動實驗流程
4.4人機交互中眼動數(shù)據分析方法
4.4.1眼動數(shù)據可視化分析
4.4.2眼動數(shù)據統(tǒng)計分析方法被試內實驗重復測量雙因素方差分析
第5章基于腦電信號的人機交互情感測量與分析
5.1EEG和ERP概述
5.1.1EEG概述
5.1.2ERP概述
5.2腦電測量技術
5.2.1測量腦的電磁活動的方法
5.2.2基于腦血流動力學的腦神經活動測量方法
5.3人機交互腦電情感測量研究案例
5.4人機交互腦電情感測量方法
5.4.1腦電被試選擇方法
5.4.2EEG/ERP腦電實驗設備選擇方法
5.4.3腦電實驗環(huán)境設置
5.4.4情感測量腦電實驗范式選擇方法
5.4.5情感測量腦電刺激材料設計與呈現(xiàn)方法
5.4.6腦電實驗流程
5.5人機交互腦電情感測量數(shù)據分析方法
5.5.1腦電信號預處理
5.5.2EEG情感特征提取
5.5.3ERP情感特征提取
5.5.4腦電數(shù)據統(tǒng)計分析方法三因素混合設計方差分析
第6章基于生理信號的人機交互情感測量與分析
6.1生理測量概述
6.1.1自主神經系統(tǒng)
6.1.2生理測量指標
6.1.3生理測量實驗設備介紹
6.2人機交互生理情感測量研究案例
6.3人機交互生理情感測量方法
6.3.1生理測量被試選擇方法
6.3.2生理測量指標及實驗設備選擇方法
6.3.3生理測量實驗流程
6.4人機交互生理情感數(shù)據分析方法
6.4.1生理信號預處理
6.4.2生理信號情感特征提取
6.4.3生理數(shù)據統(tǒng)計分析方法配對樣本t檢驗
第7章基于多模態(tài)測量的人機交互情感測量與分析
7.1人機交互多模態(tài)情感測量研究案例
7.2人機交互多模態(tài)情感測量方法
7.2.1多模態(tài)情感測量一般實驗程序
7.2.2多模態(tài)情感測量量表和設備選擇
7.2.3多模態(tài)情感測量方法應用實例
7.3人機交互多模態(tài)情感分析方法
7.3.1多模態(tài)情感數(shù)據標準化方法
7.3.2多模態(tài)情感數(shù)據統(tǒng)計分析方法
第8章多模態(tài)數(shù)據驅動的人機交互情感預測
8.1多模態(tài)情感特征降維方法
8.1.1情感特征選擇
8.1.2情感特征抽取
8.2多模態(tài)情感預測方法
8.2.1支持向量機
8.2.2深度神經網絡
8.2.3模型性能評價指標
8.3人機交互多模態(tài)情感預測研究案例
8.4人機交互中多模態(tài)情感預測方法
8.4.1人機交互情感刺激集和情感意圖集
8.4.2選擇多模態(tài)情感測量指標集
8.4.3基于多模態(tài)情感測量的情感意圖實驗
8.4.4人機交互多模態(tài)情感預測模型深度神經網絡模型
參考文獻

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