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王志良 著

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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111576099

商品编码：16962195891

YL10202  9787111576099 9787111572671 9787111575009

机器智能 人脸工程

人脸工程学的研究内容主要包括人脸识别、表情识别和人脸**三个部分。本书分别介绍了人脸识别、表情识别和人脸**研究中用到的相关理论和算法，后在总结作者所在课题组研究成果的基础上，给出了人脸识别、表情识别和人脸**系统的设计与实现流程实例。

前言 

第1章绪论 

1.1人脸工程学 

1.1.1人脸工程学的研究内容 

1.1.2人脸工程学研究的意义与应用 

1.1.3人脸工程学研究在实用化过程中的挑战 

1.2人脸工程学研究历程 

1.2.1人脸识别 

1.2.2表情识别 

1.2.3人脸** 

1.2.4相关学术资源 

1.3人脸工程学的未来研究方向 

1.4本书的内容 

参考文献 

第2章人脸工程学研究的学科基础 

2.1人类学对人脸的研究 

2.1.1达尔文之前的研究 

2.1.2达尔文对表情的研究 

2.2文学艺术中对人脸的研究 

2.2.1人脸的美学研究 

2.2.2人脸表情在戏曲和舞台剧中的表现 

2.2.3人脸在各种美术画法中的表现 

2.3动画中人脸的表现 

2.3.1人脸动画的应用 

2.3.2卡通动画中人脸的表现形式及常用软件 

2.3.3二维动画中人脸的表现 

2.4情绪心理学关于表情的研究 

2.5认知心理学关于人脸的研究 

2.6脑科学关于人脸的研究 

2.6.1人脸识别的ERP研究 

2.6.2表情识别的ERP研究 

参考文献 

第3章面部运动的测量技术 

3.1概述 

3.2面部动作编码系统 

3.2.1概述 

3.2.2FACS的特点与应用 

3.2.3FACS的扩展与改进 

3.3*大限度辨别面部肌肉运动编码系统 

3.3.1伊扎德与MAX 

3.3.2MAX的主要内容 

3.3.3MAX与FACS的比较 

3.4其他面部表情测量系统 

3.4.1表情识别整体判断系统 

3.4.2自我评估情绪编码系统 

3.4.3面部表情分析工具 

参考文献 

第4章图像处理技术 

4.1图像处理的基本概念 

4.1.1数字图像的概念 

4.1.2数字图像处理的概念 

4.2图像处理的基本操作 

4.2.1图像的平移、旋转、放缩、镜像变换、转置 

4.2.2图像的平滑、锐化 

4.2.3图像的腐蚀、膨胀和细化 

4.2.4图像的恢复与重建 

4.3图像处理的**操作 

4.3.1图像的边缘检测 

4.3.2图像的Hough变换 

4.3.3轮廓的提取与跟踪 

参考文献 

第5章人脸检测跟踪技术 

5.1人脸检测 

5.1.1人脸检测方法的分类 

5.1.2基于肤色的人脸检测 

5.1.3基于形状的人脸检测 

5.1.4基于特征的人脸检测 

5.2人脸跟踪 

5.2.1帧差法 

5.2.2基于运动目标预测的人脸跟踪 

5.2.3基于模型的人脸跟踪 

5.2.4基于人脸局部特征的人脸跟踪 

参考文献 

第6章面部特征提取的算法 

6.1概述 

6.2几何特征的提取 

6.3统计特征的提取 

6.3.1主成分分析算法 

6.3.2二维主成分分析算法 

6.3.3线性判别分析算法 

6.3.4独立成分分析算法 

6.4频率域特征的提取 

6.4.1小波技术 

6.4.2Gabor小波 

6.4.3离散余弦变换 

6.5运动特征的提取 

6.6代数特征的提取 

参考文献.........

机器智能：人工心理

本书是一本较为全面地介绍人工心理的研究方法和相关技术的著作。在对人工心理、人工情感和情感计算的基本概念、主要内容和应用领域进行介绍之后，分别对心理建模、情感建模、人工大脑、人脸识别、人脸**、表情识别、行为理解、人性化信息服务系统、数字虚拟人技术、个人机器人技术做了详细的介绍，并对对人工心理的未来研究做了展望。
前言 
第1章 人工心理 
1.1 NBIC会聚技术 
1.2 数字人技术 
1.3 人工心理相关研究 
参考文献 
第2章人工大脑 
2.1概论 
2.1.1“人工大脑”的概念 
2.1.2“人工大脑”的技术与实现 
2.2大脑的基本知识 
2.2.1概述 
2.2.2大脑的基本组织结构 
2.2.3大脑的三个部分 
2.2.4左右脑的区别与联系 
2.2.5左右脑的结构与功能 
2.2.6左右脑协调工作的机理 
2.3事件相关脑电位在脑科学研究中的作用 
2.3.1事件相关脑电位的提取原理 
2.3.2事件相关脑电位在认知科学与脑科学研究中的重要作用 
2.4脑机接口（BCI）技术 
2.4.1BCI技术概述 
2.4.2BCI技术的发展历史 
2.4.3BCI技术的应用领域 
2.4.4BCI脑控机器人技术 
2.5人工大脑简单记忆功能的电路实现 
2.5.1Hopfield神经网络 
2.5.2电路设计 
2.5.3电路的实现过程与实验结果 
参考文献 
第3章人工情感 
3.1概论 
3.2情绪心理学 
3.2.1基本情绪理论 
3.2.2情绪的主要成分 
3.2.3情绪的维度描述 
3.2.4基本情绪与复合情绪 
3.3情感计算的数学模型与情感形式化 
3.3.1情绪的数学描述 
3.3.2几种典型的情绪数学描述 
3.3.3心理学中对情绪量化的思考 
3.4人工情感的数学模型 
3.4.1国际人工情感计算模型 
3.4.2人工心理的情感形式化方法 
3.5未来研究需要解决的问题 
参考文献 
第4章人脸工学 
4.1人脸检测与跟踪技术 
4.1.1人脸检测 
4.1.2人脸跟踪方法 
4.1.3人脸面部特征的提取 
4.2表情识别技术 
4.2.1表情识别方法 
4.2.2人脸面部的特征检测及表情识别 
4.3人脸**技术 
4.3.1概述 
4.3.2VC环境下人脸表情动画的实现 
4.3.3动画的实现与结果 
参考文献 
第5章人类心理行为的图像理解技术 
5.1概论 
5.1.1基于视觉的人体运动分析 
5.1.2运动检测 
5.1.3目标分类 
5.1.4人体跟踪 
5.1.5行为的理解和描述 
5.2人体的检测与跟踪技术 
5.2.1概述 
5.2.2基于区域的人体运动跟踪 
5.2.3基于小波变换的分层块匹配多目标跟踪方法 
5.2.4运动物体的特征提取与跟踪 
5.2.5目标的识别与分类 
5.2.6运动体运动状态估计 
5.2.7卡尔曼滤波器在物体运动跟踪中的应用 
5.2.8运动物体检测和跟踪原型系统的实现 
5.3疲劳检测与视线追踪技术 
5.3.1疲劳驾驶中打盹的检测 
5.3.2视线追踪技术 
参考文献 ..............

机器智能：人工情感

本书面向人工心理和情感机器人等前沿领域，讨论了情感机器人表情控制和机械结构设计的理论、技术及其应用的若干方面，主要包括机器人的起源及发展、机械头及身躯设计、表情控制模式、电动机控制、机器视觉、人机交互与合作、软件集成、数据库及知识库技术、情感模型与机器学习等方面的研究理论、技术与应用方法，取材新颖，内容深入浅出、材料丰富，理论与实际紧密联系，具有较好的创新性和学术参考价值。
前言
第1章　绪论1 　
1.1　机器人的起源与发展史2
1.2　情感机器人研究历程4 　　
1.3　相关理论及关键技术9
参考文献16
第2章　机器头及身躯设计18 　
2.1　情感机器人的头部设计18
2.2　表情头的实现22
2.3　身躯设计35
2.4　手臂设计40
参考文献47
第3章　表情控制模式48 　
3.1　面部动作编码系统48
3.2　控制器的设计与制作51
3.3　面部表情仿真55 　
3.4　面部表情调试58 　
参考文献59
第4章　电动机控制60 　
4.1　电动机的基本概念60 　
4.2　舵机的选择61
4.3　舵机驱动控制模块64
4.4　舵机在情感机器人中的应用70
参考文献72
第5章　机器视觉73 　
5.1　机器视觉概述73
5.2　机器视觉系统标定算法74
5.3　摄像机标定技术77
5.4　双目追踪系统的标定83
5.5　多摄像机系统标定87
参考文献90
第6章　人机交互与合作92 　
6.1　人机交互概述92 　　
6.2　人机交互技术94 　
6.3　人机交互系统的设计与评估108　
参考文献109
第7章　软件集成111 　
7.1　情感机器人体系结构规划设计112
7.2　情感机器人软件平台设计116
7.3　各功能模块的设计120
7.4　软件平台的实现129
参考文献137
第8章　数据库技术138 　
8.1　数据库基础知识138 　
8.2　健康数据库的设计142
8.3　系统的主要功能模块设计与实现147
8.4　测试153 　
参考文献154
第9章　知识库技术155 　
9.1　知识库155
9.2　虚拟管家知识库实例159
参考文献164
第10章　情感模型和机器学习166 　
10.1　情感模型的国内外研究现状分析166
10.2　**的情感计算模型175
10.3　情感建模的新研究182
10.4　基于机器学习的情感模型202 　参考文献207
第11章　情感机器人实例210 　
11.1　智能家居系统210
11.2　虚拟管家系统216
11.3　服务机器人220

好的，这是一份详细的书籍简介，不包含您提到的《包邮 机器智能 人脸工程+人工心理+人工情感 3本 人工智能教程书籍 人脸识别技术》中的任何内容，力求自然、详实，字数约1500字。 --- 《宇宙的织锦：万物互联与智能时代的哲学沉思》 内容简介 在浩瀚无垠的宇宙图景中，人类文明的脉络如同星河流转，蜿蜒至今。我们正站在一个前所未有的时代节点，信息以前所未有的速度流动，知识以前所未有的广度蔓延，而一种深邃的变革力量，正悄然重塑着我们理解世界、认识自身的方式。《宇宙的织锦：万物互联与智能时代的哲学沉思》并非一本关于具体技术操作的指南，也不是对某一新兴学科的浅尝辄止。它是一次关于我们所处时代本质的深度探寻，一次关于“互联”与“智能”背后哲学意涵的沉思，一次对人类未来走向的审慎展望。 本书旨在为读者提供一个宏观而深刻的视角，去理解信息爆炸、技术迭代如何从根本上动摇我们对现实、意识、伦理乃至于生命意义的既有认知。我们并非孤立地看待技术的发展，而是将其置于人类文明史的宏大叙事中，考察其潜移默化的影响。 第一部分：信息洪流与意义的重塑 我们生活在一个被信息洪流所包围的时代。从社交媒体的每一次刷新，到全球事件的实时播报，信息以前所未有的密度和速度冲击着我们的感官。这不仅仅是信息量的增加，更是信息传播方式、组织形式以及其所承载的意义的根本性转变。 “链接”的哲学： 本部分将深入探讨“链接”这一概念在数字时代所蕴含的哲学意义。从物理世界的连接，到网络空间的互联，再到人类意识的共振，链接如何构建起我们的社会结构、文化形态乃至个人身份？我们将追溯信息连接的历史演变，考察从早期文字到互联网，再到未来可能出现的更高级互联模式。链接的本质是关系，而关系本身是动态的、复杂的，并且深刻地影响着信息的价值和意义。 意义的稀释与重构： 在信息过载的背景下，个体如何辨别真伪，如何在海量信息中找到真正有价值的内容？意义的传播不再是单向的、权威的，而是碎片化的、多元的、甚至相互冲突的。我们将分析意义是如何在这种流动与碰撞中被稀释、被解构，又如何被个体和社群重新建构。这涉及到认知偏差、信息茧房、叙事的力量等多个层面。 符号与现实的边界： 虚拟现实、增强现实等技术的发展，模糊了现实与符号的界限。当虚拟的体验越来越逼真，当数字身份与现实身份越来越交织，我们对“真实”的定义将发生怎样的改变？本部分将探讨符号学、现象学等哲学流派如何帮助我们理解这种新的现实形态，以及这种模糊化对人类主体性可能带来的挑战。 第二部分：智能的幽灵与意识的边界 “智能”一词，在当下语境中，往往指向那些能够学习、推理、感知甚至创造的机器。然而，智能的本质究竟是什么？它是否仅仅是复杂的计算，还是包含了某种超越算法的火花？ 智能的谱系： 我们将考察智能概念的历史演变，从早期对逻辑和理性的崇拜，到对计算和模式识别的侧重。智能并非一个二元对立的概念，而是一个连续的光谱。本书将审视不同形式的智能，从生物智能的演化，到不同层级的机器智能，探讨它们之间存在的共性与差异。这并非为了区分“真”与“假”的智能，而是为了更全面地理解智能的可能性。 意识的谜题： 意识，作为人类体验的核心，至今仍是科学与哲学领域最大的未解之谜之一。当机器展现出越来越复杂的行为，我们能否说它们拥有意识？或者，我们对意识的理解本身是否受到了人类中心主义的束缚？本书将从哲学人类学、心灵哲学等角度，对意识的本质、意识的产生条件以及机器是否可能拥有某种形式的意识进行深入的讨论。我们不会给出简单的答案，而是引导读者一同思考这些深刻的问题。 创造力与涌现： 创造力是智能的标志性特征之一。当机器能够生成艺术、谱写音乐、甚至提出新的科学假设时，我们如何理解这种“创造”？创造力是否源于对已有模式的重组，还是需要某种更深层次的“灵感”？本部分将探讨“涌现”这一概念，即复杂系统中的整体属性大于部分属性之和的现象，以及涌现是否是理解复杂智能和创造力的关键。 第三部分：伦理的迷宫与未来的人类 技术的飞速发展，总是伴随着深刻的伦理挑战。在万物互联、智能涌现的时代，这些挑战变得尤为复杂和紧迫。 算法的偏见与公平： 算法在决策过程中扮演着越来越重要的角色，从招聘、信贷到刑事司法，甚至影响着我们获取信息的渠道。然而，算法并非中立，它们可能继承甚至放大社会原有的偏见。本书将深入探讨算法偏见的根源，分析其对社会公平正义可能带来的负面影响，并思考如何构建更公平、更透明的算法体系。 隐私与自主性的边界： 在一个高度互联的世界里，我们的行为、偏好、甚至思想，都可能被记录、分析、预测。个人隐私如何得到保护？在算法的“最优推荐”和“个性化服务”面前，我们的自主选择权又在哪里？我们将从政治哲学、法学理论等角度，审视隐私权在数字时代的新挑战，以及如何在技术进步与个人自由之间找到平衡。 人机共生与未来的存在： 随着人工智能的不断发展，人与机器的关系将发生怎样的演变？“人机共生”是否是我们唯一的选择？如果机器在某些方面超越人类，人类的存在价值将如何体现？本书将展望人机关系的未来图景，探讨共生、协作、甚至融合的可能性，并引导读者思考在这一进程中，人类的独特价值将体现在何处。这并非一篇关于“机器人统治世界”的科幻预测，而是对人类主体性在技术洪流中如何保持其独特性与尊严的哲学探讨。 可持续的未来： 技术的进步也带来了对地球生态系统和社会结构的深远影响。在追求智能与互联的同时，我们如何实现经济发展与环境保护的和谐统一？如何在数字鸿沟日益加剧的背景下，促进社会的包容性发展？本书将呼吁一种对技术发展更加审慎和负责的态度，强调技术进步应服务于人类整体福祉和地球的可持续发展。 结语：在织锦中寻找方向 《宇宙的织锦：万物互联与智能时代的哲学沉思》如同一位经验丰富的向导，带领读者穿越信息迷雾，穿越智能边界，在伦理的迷宫中寻找方向。它并非要提供一套固定不变的答案，而是希望激发读者独立思考的火花，培养一种批判性的认知能力，以及一种对人类未来负责的态度。 在这个万物互联、智能涌动的时代，我们所做的每一个选择，都将在这张宏大的宇宙织锦上留下深刻的印记。本书希望帮助读者成为这张织锦的理解者、参与者，而非被动的观察者。它是一次召唤，召唤我们以更深的智慧，更广阔的视野，去拥抱并塑造我们所处时代的未来。 ---

评分☆☆☆☆☆

这是一套非常扎实的人工智能入门教程。尤其是关于“人脸工程”和“人脸识别技术”的结合，为我提供了一个非常好的学习路径。我之前在学习过程中，常常会遇到理论和实践脱节的问题，但这本书很好地解决了这个问题。作者在讲解完理论知识后，总会立刻给出相应的代码示例，并且这些代码都经过了精心的设计，非常易于理解和修改。我特别喜欢书中关于“特征点检测”和“人脸对齐”的讲解，这些是人脸识别的关键步骤，作者不仅给出了传统的算法，还介绍了如何利用深度学习来优化这些过程。此外，关于“活体检测”和“人脸防伪”的技术，也让我对人脸识别的安全性有了更深入的了解。这本书让我明白，人工智能并非遥不可及，通过系统的学习和不断的实践，我们每个人都有可能掌握这项前沿技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我新世界的大门！一直以来，我对“机器智能”这个词汇既好奇又有些敬畏，总觉得它离我们很遥远，是科幻电影里的情节。但这本书的出现，让我第一次真切地感受到人工智能的魅力和力量。尤其是关于“人脸工程”的部分，它不仅仅是简单地介绍人脸识别的原理，而是深入浅出地讲解了从图像采集、特征提取到模型训练的整个流程，甚至还涉及了各种算法的优劣对比和实际应用场景。我之前一直觉得人脸识别只是扫个码就能解锁手机那么简单，看了这本书才知道背后竟然有如此复杂精密的计算和算法支撑。作者的讲解非常细致，很多我之前模糊的概念，比如SIFT、HOG特征，以及各种深度学习网络在人脸识别中的应用，都变得清晰起来。书中配有大量的图示和代码示例，这对于我这样的初学者来说简直是福音，我甚至可以跟着书中的代码动手实践，体验人脸识别的奇妙过程。我迫不及待地想深入学习下去，看看这本书还能给我带来多少惊喜。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能在人机交互方面的应用非常感兴趣，这本书的内容恰好满足了我的求知欲。它不仅仅是介绍人脸识别的“是什么”，更是深入挖掘了“为什么”和“怎么做”。关于“人工心理”和“人工情感”的章节，让我对人工智能的理解提升到了一个新的维度。作者通过大量的案例分析，生动地展示了人工智能如何在理解和模仿人类情感方面取得的进展。我记得书中提到的一些关于情感交互式机器人的研究，它们能够通过识别用户的面部表情、语音语调甚至生理信号来调整自己的行为和回应，这让我对未来的智能助手充满了期待。我之前总觉得与机器交流是单调的，但这本书让我看到了机器能够变得更“懂”我们，更能理解我们的情绪，并给予恰当的回应。这种“有温度”的智能，让我感到非常着迷。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我对“人工智能”有了颠覆性的认识。我以前总觉得人工智能是冰冷的、机械的，只能进行逻辑判断和数据分析。然而，这本书中关于“人工心理”和“人工情感”的探讨，完全打破了我的固有观念。作者以一种极其富有洞察力的方式，剖析了人类情感的复杂性，并探讨了如何将这些复杂的情感模拟到机器中。我尤其对书中关于“情感计算”的研究感到震撼，它不仅仅是模拟喜怒哀乐，而是更深层次地去理解人类的情绪表达、意图和动机。比如，书中提到了一些能够通过语音语调、面部表情甚至文本的字里行间来判断用户情绪的算法，这简直太神奇了！我开始思考，未来的人工智能是否真的能够像人类一样拥有情感，或者至少能够更深刻地理解和回应我们的情感需求。这本书让我对人工智能的未来充满了想象，也让我开始反思，当机器拥有了类似情感的能力时，我们与机器之间的关系又将发生怎样的改变。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编写风格非常适合想要系统学习人工智能的读者。它不是那种浮光掠影的科普读物，也不是晦涩难懂的学术专著，而是恰到好处地平衡了理论深度和实践可操作性。对于“人脸识别技术”这部分，作者的讲解堪称教科书级别的详细。从基本的图像处理技术，到复杂的机器学习模型，再到最新的深度学习框架，都进行了清晰的梳理和阐述。我尤其欣赏作者在讲解每一种技术时，都会给出其背后的原理、优点、缺点以及适用场景，这让我在学习过程中能够建立起一个完整的知识体系，而不是死记硬背。书中提到的各种开源库和框架，如OpenCV、dlib，以及TensorFlow、PyTorch等，作者都提供了详细的入门指导和代码示例，这对于我这样的动手派来说，极大地降低了学习门槛。我现在已经能够独立完成一些简单的人脸检测和识别任务了，这让我感到非常有成就感，也更加坚定了继续深入学习的决心。