本书多层次、全方位、立体式地凝练和总结了近几年情感计算领域的主要理论和方法，内容涵盖情感计算的基础原理、前沿技术和应用等多个层次内容，同时也包括了该领域前沿的最新研究成果。本书共分为八章，内容讲解由浅入深，层次清晰，通俗易懂。第1章为前言，重点介绍情感计算的内涵与情感计算的历史；第2章为脑认知与情感计算，探索脑认知与情感计算的关系，针对情感计算的理论取向、情感在神经学的划分、情感的脑神经结构与网络、基于脑认知的情感模型几个方面展开详细介绍；第3章为情感计算模型，重点阐述了当前主流的离散情感计算模型和连续情感计算模型，并进一步拓展介绍了基于个性化的情感模型；第4章为情感特征，针对语音、视频、文本、生理信号等不同模态的数据，分析不同情境下的情感关联特征；第5章为情感识别，针对情感识别中现存的三类问题展开详细介绍，并拓展分析情感识别重要的外延性工作，包括微表情检测、人格分析、精神状态分析，以及言语置信度分析等问题；第6章为情感倾向性分析，重点阐述文本情感分析的主流方法，然后进一步介绍舆情分析；第7章为情感生成，首先探索了情感诱发方法和数据有效性分析方法，在此基础上分别针对情感语音合成、表情生成、多模态情感生成中的关键问题进行阐述；第8章为情感计算的应用，介绍情感计算在情感机器人、医疗健康、社交媒体、公共安全、智能金融、智慧教育等不同领域的应用。本书既可以作为人工智能类专业各层次学生的教材，也可以作为人工智能从业者设计、应用、开发的参考用书。