基于面部表情的远程教育辅助系统

发布时间：2017-06-26 21:13

  本文关键词：基于面部表情的远程教育辅助系统，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息技术的不断发展,移动设备为现代远程教育赋予了新的发展方向,然而现代远程教育中往往忽略了教师和学生的情感交流,教师不能根据学生的学习反应做出相应的反馈,将情感计算引入到远程教育中,建立起和谐的人机交互教育模式,能够对学习者的学习产生积极作用。在情感表达中,面部表情最能显露情感信息,因而我们主要研究情感计算中的面部表情问题,而面部表情识别技术主要分为面部图像预处理、面部表情特征提取以及表情特征分类三个步骤。本文采用了基于矩阵特征的Adaboost人脸检测算法,检测出输入图像的人脸信息,采用Haar小波滤波法对人脸信息进行图像去噪,然后采用最近邻差值法对去噪后的图像进行缩放标准化。在面部表情特征提取阶段,本文通过对比基于外观表现方式的线性判别法(LDA, Linear Discriminant Analysis)和主成分分量方法(PCA, Principal Component Analysis)[1],线性判别法提取出的特征具有较高的面部表情识别效果。其次,在表情特征分类算法上,我们实验对比K最近邻(KNN, K-NearestNeighbor)分类算法和支持向量机(SVM,Support Vector Machine)算法,支持向量机分类算法对面部表情分类的准确率相对较高。最后,本文在苹果公司提供的开发平台Xcode下开发出一个能够实现面部表情识别的远程教育辅助系统APP,用来进行教学活动,可以让学习者不受时间和空间的约束来进行学习的同时,可以得到学习者的反馈信息,进而一定程度上缓解了远程教学活动中的情感缺失问题。本文主要的研究内容如下：第一章主要介绍了研究背景和意义；第二章对相关理论基础和开发所需相关技术进行阐述；第三章对本系统中的核心技术面部表情识别技术相关算法进行对比研究；第四章对本文的辅助系统APP进行需求分析和开发实现；本文的第五章是本文的总结和展望。
【关键词】：现代远程教育 情感计算 面部表情识别 IOS 辅助系统
【学位授予单位】：中央民族大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.3 本文研究内容13-14
• 1.4 论文结构安排14-16
• 第2章 理论基础及相关技术16-22
• 2.1 远程教育概述16-17
• 2.2 情感计算在远程教育中的应用17-18
• 2.3 开发技术概述18-21
• 2.3.1 IOS系统框架简介18
• 2.3.2 Objective-C与XCode简介18-19
• 2.3.3 OpenCV介绍19-20
• 2.3.4 配置OpenCV20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 面部表情识别技术22-38
• 3.1 图像预处理22-25
• 3.1.1 人脸检测算法23
• 3.1.2 图像去噪23-24
• 3.1.3 图像归一化24-25
• 3.2 表情特征提取25-29
• 3.2.1 PCA算法26
• 3.2.2 线性判别算法26-27
• 3.2.3 相关实验27-29
• 3.3 表情特征分类29-37
• 3.3.1 KNN近邻算法30-32
• 3.3.2 支持向量机算法32-35
• 3.3.3 实验结果分析35-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 辅助系统APP的开发38-45
• 4.1 远程辅助系统概述38-40
• 4.1.1 系统需求分析38-40
• 4.1.2 系统设计目标40
• 4.2 系统功能实现40-44
• 4.2.1 用户注册、登录40-41
• 4.2.2 课程查询41-42
• 4.2.3 课程学习42-43
• 4.2.4 学习状态查询43
• 4.2.5 个人信息43-44
• 4.3 本章小结44-45
• 第5章 总结与展望45-47
• 5.1 本文总结45-46
• 5.2 本文展望46-47
• 参考文献47-51
• 致谢51

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本文编号：487618