《游戏情感设计》，英文名《Creating Emotion in Games: The Craft and Art of Emotioneering》，作者（美）David E.Freeman，本书是为英文版，大小 29 MB。 内容简介 过去的游戏缺乏情感，也很少有值得动情的对象，因为一般游戏角色只能发出机械的声音和做出固定的动作，很难让人产生情感效果。随着计算机游戏技术的提高，我们不断完善模拟的思想、行为与情感，创建更加扣人心弦的游戏，让玩家进入强烈的情感之旅。本书介绍如何创建与提炼情感工程技术。. David Freeman的情感工程技术包括下列内容：让玩家认同自己的角色和与NPC（非玩家角色）结合、设计动人而出人意料的游戏时刻、创建具有情感深度的NPC。情感工程技术分为32类，本书分别介绍了所有这些技术，并对每一类中的各种技术进行了演示。... 目录 第一部分 简介. 第1章 交流、探索、帮助、术语、范围3 第2章 情感工程简介5 第3章 为何在游戏中建立情感8 第4章 电影剧本作家对游戏的17个盲点1l 第5章 为什么游戏设计师经常感到创作很难20 第6章 为什么”写作”不好，而“情感工程”较好23 第7章 天衣无缝，巧匠无痕25 第8章 电影剧本所缺，情感工程所补27 第二部分 32类情感工程技术 第9章 NPC趣味技术33 第10章 NPC加深技术43 第11章 对话趣味技术50 第12章 对话加深技术55 第13章 群体趣味技术62 第14章 群体加深技术67 第15章 NPC与NPC化学技术70 第16章 NPC到NPC关系加深技术76 第17章 NPC角色弧技术79 第18章 NPC固定兴趣技术84 .第19章 玩家到NPC化学技术92 第20章 NPC到玩家关系加深技术99 第21章 玩家到NPC关系加深技术104 第22章 群体结合技术107 第23章 情感复杂时刻与情境技术112 第24章 情节趣味技术131 第25章 情感加深技术143 第26章 世界诱入技术..151 第27章 角色诱入技术159 第28章 第一人称角色弧技术167 第29章 第一人称加深技术175 第30章 通过动作揭示复杂角色189 第31章 通过符号加强情感深度195 第32章 自动创建故事技术208 第33章 激发技术212 第34章 聚合技术219 第35章 “生活真实”技术223 第36章 跨人群技术225 第37章 把情感注入游戏的故事要素中231 第38章 将故事和游戏与机制联系238 第39章 编写有力的预先绘制和游戏中的影片片断244 第40章 开头影片片断技术259 第三部分 情感工程序 第41章 简介267 第42章 陷坑269 第43章 Styx 275 第44章 倒霉的交易278 第四部分 魔法 第45章 魔法285 第五部分 附录 附录A 简介293 附录B 生成趣味的技术295 附录C 收集301 附录D 图片致谢314 跗录E 作者简介以及联系信息319 附录F 术语...330

matlab精度检验代码基于EEG的情绪识别的3D-CNN模型 这是基于DEAP数据集的我的2019年冬季课程“模式识别”的最终项目。 我们通过CWT （连续小波变换）对原始信号数据进行预处理，并采用3D-CNN架构作为分类器，“价”标签的准确性达到84.34％。 数据预处理 CWT分析去除基线，原始信号数据通过CWT转换为小波系数，然后进一步转换为小波能量（比例图）。 在此步骤中，我们将数据形状从32（通道）* 8064（采样点）转换为32 * 64（比例）* 7680（采样点）。 剪裁框接下来，我们将1s设置为帧长，因此在60s的视频中可以获取60帧。 每帧的形状为32（通道）* 64（比例）。 选择体重秤然后，我们计算了32个通道中所有64个音阶的平均EER。 并选择第8〜39个音阶以减少计算。 3D块我们选择几个连续的帧并将它们堆叠在一起作为3D块。 后来的实验证明3是最好的。 分类器：3D-CNN 网络架构如下。 关于代码和文件 我们使用matlab_preprocessed_data，它已从此存储库中排除。 运行“ cwt_process.m”以获取“ File_60fra

matlab投射转相除代码使用来自DEAP数据集的EEG进行人类情感分析 根据以下内容处理DEAP数据集 PSD（功率谱密度）和2）DWT（离散小波变换）功能。 根据Arousal和Valence（高/低）对EEG等级进行分类 在此处找到DEAP数据集：（您需要通过向授权人员发送邮件来下载以寻求许可） 可以使用matlab文件处理来自EEG的数据。 （适用于matlab版本的EEG数据集）将matlab文件直接保存在DEAP数据集文件夹中，数据位于该文件夹中。 运行process.m以获取功率谱密度文本文件 生成的每个testFile包含4个特征-alpha，beta，delta和theta波功率谱密度比（通过总psd归一化），分别表示价，唤醒和组合（价+声）的输出。 1->低，2->高 您可以在此处阅读有关脑电波的信息（概述）： 您可以在此处查看唤醒和价态及其含义的图表： 使用psd功能和KNN / SVM可能不会获得很好的准确性，因为它们主要只是人类头脑存在的一种度量。 DWT分析可帮助我们获得基于频率的psd之外的基于时间的功能。 运行dwt_feature_extraction

Speech-Emotion-Classification-with-PyTorch 四种 分类网络 准确率都高达94 最高为96

java毕业论文源码Personality_And_Emotion_Model 该文件夹包含 一个实验表，包含模拟样本的结果 MP_table，表明个性如何影响情绪 源代码的UML，演示模型生成的源代码构建 毕业论文文本，模型被提出的地方 并将源代码作为java项目 源代码包含 8 个类，分别是： 海洋，在那里创建了个性模型的必要结构 Occ，创建情感模型的必要结构 OCEANxOCC，其中设置了 MP Mercadoria（商品），设置商品数量的地方 ModeloTroca (ChangeModel)，这里创建了可以在代理之间进行交换的功能 Agente（代理），代理被定义，初始化他们的个性，谁会感受到情绪，并会遭受个性权重的变化 Emoções（情绪），这里为代理选择了一种情绪 AtualizaOcean (UpdatesOCEAN)，这里是更新代理的个性权重 以及 Main (MAS_OCC_OCEAN)，其中设置了参数，例如执行次数、最大天数、代理数量、生物代理个性和环境参数。

kaggle2018年的人脸表情识别数据集，来自实验室环境下采集的7864张人脸彩色图，每人采集了20张不同表情。

提取均值信号特征的matlab代码使用 EEG 信号的 Python 情绪识别 该存储库包含使用小波变换和 svm 分类器的 rbf 内核进行情感识别的代码。 抽象的： 本文旨在提出使用脑电图 (EEG) 技术进行情绪识别。脑电图 (EEG) 是一种机器，它使用附着在头皮上的小金属盘（电极）来检测人脑中的电活动。 脑细胞通过电脉冲进行交流，并且一直处于活跃状态，即使在我们睡着时也是如此。 此活动在 EEG 记录上显示为波浪线。 数据集摘要 数据集包含下采样信号、预处理和分段版本的 EEG 数据在 Matlab（.mat 文件）中。 数据被下采样到 200Hz。 应用了 0-75Hz 的带通频率滤波器。 根据剪辑的持续时间提取脑电图片段。 总共有 45 个 .mat (Matlab) 文件，每个实验一个。 每名受试者进行 3 次实验，间隔约 1 周。 每个主题文件包含 16 个数组。 15 个数组包含一个实验中 15 次试验的分段预处理 EEG 数据（eeg_1~eeg_15，通道×数据）。 名为“labels”的数组包含相应情感标签的标签（-1 表示负面，0 表示中性，+1 表示正面）

1、将下载下来的images目录下的所有表情文件夹复制到dialogs/emotion/images/文件夹下面； 2、修改ueditor.config.js文件，去掉 emotionLocalization项的注释，值改为true。

Multitask-Emotion-Recognition-with-Incomplete-Labels试讲（一小部分项目配置）.avi

亲测可用了，pyqt5+keras。大家在下载完成之后需要安装的库： keras 2.2.4 PyQt5 5.11.3 pandas 0.24.2 scikit-learn 0.21.2 tensorflow 1.13.1 imutils 0.5.2 opencv-python 4.10.25 安装完成后可以直接运行runMain.py