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自闭症辅助医疗机器人自主交互之情绪认知研究
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自闭症辅助医疗机器人自主交互之情绪认知研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-16页
　　1.1 研究背景与意义第10-11页
　　1.2 国内外研究现状第11-14页
　　　　1.2.1 自闭症辅助医疗机器人研究现状第11-12页
　　　　1.2.2 人机交互之情绪认知研究现状第12-13页
　　　　1.2.3 情绪认知之表情识别研究现状第13-14页
　　　　1.2.4 研究现状小结第14页
　　1.3 主要研究内容及结构安排第14-16页
第二章 面向自闭症儿童的自主人机交互研究第16-24页
　　2.1 引言第16页
　　2.2 自闭症认知理论第16-17页
　　　　2.1.1 心理理论障碍说第16页
　　　　2.1.2 弱中央信息整合理论第16-17页
　　　　2.1.3 移情-系统化理论第17页
　　2.3 E-S理论第17-20页
　　　　2.3.1 移情(Empathizing)第17-18页
　　　　2.3.2 系统化(Systemizing)第18页
　　　　2.3.3 E-S理论大脑类型第18-19页
　　　　2.3.4 E-S理论在自闭症干预中的应用第19-20页
　　2.4 基于E-S理论面向自闭症儿童的人机交互第20-23页
　　　　2.4.1 人机交互框架第20-21页
　　　　2.4.2 交互场景系统化设计第21-22页
　　　　2.4.3 交互任务系统化设计第22-23页
　　2.5 本章小结第23-24页
第三章 基于GABOR特征的面部表情识别研究第24-35页
　　3.1 引言第24页
　　3.2 面部表情图像预处理第24-28页
　　　　3.2.1 面部表情图像的获取第25页
　　　　3.2.2 图像灰度化第25页
　　　　3.2.3 人脸检测与定位第25页
　　　　3.2.4 几何归一化第25-27页
　　　　3.2.5 灰度均衡化第27-28页
　　3.3 表情特征提取与选择第28-31页
　　　　3.3.1 Gabor滤波器第28-29页
　　　　3.3.2 Gabor特征提取第29-31页
　　　　3.3.3 表情特征选择第31页
　　3.4 表情分类第31-34页
　　　　3.4.1 表情区域选取第31-32页
　　　　3.4.2 弹性模板匹配第32-33页
　　　　3.4.3 K近邻分类算法第33页
　　　　3.4.4 表情分类实验及结果分析第33-34页
　　3.5 本章小结第34-35页
第四章 面向自闭症儿童的情绪认知研究第35-43页
　　4.1 引言第35页
　　4.2 基于表情识别的情绪认知第35-36页
　　　　4.2.1 面部表情与情绪的关系第35-36页
　　　　4.2.2 基于表情识别的情绪模型第36页
　　4.3 面向自闭症儿童情绪特征的情绪认知第36-39页
　　　　4.3.1 自闭症儿童常见情绪特征第36-37页
　　　　4.3.2 自闭症儿童常见情绪的诱因分析第37-38页
　　　　4.3.3 面向自闭症儿童情绪特征的情绪建模第38-39页
　　4.4 面向自闭症儿童人机交互的情绪认知第39-42页
　　　　4.4.1 面向人机交互的情绪认知第39页
　　　　4.4.2 面向自闭症儿童人机交互的情绪认知第39-40页
　　　　4.4.3 面向自闭症儿童情绪特征和人机交互的情绪认知第40-41页
　　　　4.4.4 情绪认知实验与结果分析第41-42页
　　4.5 本章小结第42-43页
第五章 自主人机交互设计及其实验研究第43-69页
　　5.1 引言第43页
　　5.2 人机交互平台介绍第43-46页
　　　　5.2.1 机器人NAO的结构与功能第43-44页
　　　　5.2.2 机器人NAO的控制方法第44-46页
　　5.3 人机交互任务设计第46-51页
　　　　5.3.1 交互任务整体设计第46-48页
　　　　5.3.2 开场交互任务设计第48-49页
　　　　5.3.3 阶段性交互任务设计第49-50页
　　　　5.3.4 人机交互中的情绪认知第50-51页
　　5.4 人机交互可视化仿真第51-61页
　　　　5.4.1 可视化仿真平台第51-53页
　　　　5.4.2 可视化仿真设计第53-58页
　　　　5.4.3 可视化仿真过程第58-61页
　　　　5.4.4 可视化仿真结果分析第61页
　　5.5 人机交互实验验证第61-68页
　　　　5.5.1 人机交互实验平台第61-63页
　　　　5.5.2 人机交互实验设计第63-65页
　　　　5.5.3 人机交互实验过程第65-67页
　　　　5.5.4 人机交互结果分析第67-68页
　　5.6 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-70页
　　6.1 工作总结第69页
　　6.2 问题和展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-75页
攻读学位期间发表的学术论文第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。
 
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