基于面部识别技术的在线学习行为深度感知方法研究与应用
发布时间：2021-01-03 22:08
在线学习与传统的课堂教学模式相比,存在不受时间、地点限制等众多优势。但是目前在线学习系统在学习者的学习监管方面存在一些突出问题,如对学习者身份如何验证,学习者学习状态如何检测,学习者情绪如何感知等。本文提出并实现了从学习者人脸识别、眼睛状态检测、情绪感知3个方面对学习者的学习行为进行深度感知和评估分析的方法,为在线学习行为评估提供了新的视角和方式,对于在线学习系统中学习者的自我监管和外部监管提供了技术支撑。论文的主要工作如下:首先,对基于目前在线学习系统在学习者监管方面存在问题的分析,提出建立了在线学习行为深度感知模型,该模型包括人脸识别、眼睛状态检测、情绪感知3个主要功能。针对该模型的3个问题:人脸关键点定位、眼睛状态检测、情绪特征识别,提出了本文的解决方案:基于级联卷积神经网络,通过粗定位-细定位-精定位3步对人脸关键点进行准确定位;基于卷积神经网络的眼睛检测和情绪特征识别,通过确定眼睛睁开度和嘴巴弧度分析判断眼睛和嘴巴的特征。提出基于CNN-SVM的在线学习行为深度感知分类方法,使用CNN提取输入图像中的特征,使它们不具有相关性,采用线性核函数支持向量机将检测到的眼睛、嘴巴特征进...
【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于“频谱脸”和SVM的人脸识别方法[J]. 杨绍华. 科学技术创新. 2017(30)
[2]课堂环境中基于面部表情的教学效果分析[J]. 韩丽,李洋,周子佳,宋沛轩. 现代远程教育研究. 2017(04)
[3]基于级联卷积神经网络的疲劳检测[J]. 赵雪鹏,孟春宁,冯明奎,常胜江. 光电子·激光. 2017(05)
[4]高等教育信息化发展趋势和具体举措——《地平线报告（2017高等教育版）》解读[J]. 高茜,殷丙山. 中国教育网络. 2017(04)
[5]基于张量的2D-PCA人脸识别算法[J]. 叶学义,王大安,宦天枢,夏经文,顾亚风. 计算机工程与应用. 2017(06)
[6]面向智慧学习环境的学习者情感预测方法[J]. 梅英,谭冠政,刘振焘. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(02)
[7]教育人工智能（EAI）的内涵、关键技术与应用趋势——美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析[J]. 闫志明,唐夏夏,秦旋,张飞,段元美. 远程教育杂志. 2017(01)
[8]人脸识别技术在互联网金融行业中的应用[J]. 张文彬. 电子技术与软件工程. 2017(01)
[9]基于PERCLOS的管制员疲劳检测方法研究[J]. 刘继新,朱学华,尹旻嘉. 人类工效学. 2016(06)
[10]在线学习方式与传统学习方式的对比分析研究[J]. 崔彩英,孙红卫. 科技展望. 2016(06)
博士论文
[1]基于机器视觉的复杂工况下驾驶人疲劳状态检测方法研究[D]. 张波.清华大学 2015
硕士论文
[1]基于人脸识别技术的教室考勤系统的设计和实现[D]. 刘洋.西南交通大学 2016
[2]基于2DPCA的安卓平台人脸识别技术研究[D]. 曾敏.西南交通大学 2016
[3]基于卷积神经网络的学生疲劳状态检测关键技术研究与实现[D]. 王琦.华中师范大学 2016
[4]基于特征融合的人脸表情识别[D]. 李玉.中国民航大学 2016
[5]基于PCA的人脸识别研究[D]. 费腾.吉林大学 2016
[6]人脸感知在网络教学有效性监督中的研究与应用[D]. 陈延云.西南交通大学 2016
[7]人脸识别技术在招生考试系统中的研究与应用[D]. 吴传文.北京交通大学 2015
[8]在线学习与混合学习对比研究[D]. 方中玉.陕西师范大学 2015
[9]融合局部特征学习的表情分析技术研究及应用系统[D]. 韩丹.北京邮电大学 2015
[10]基于可变形部件模型融合上下文的物体类检测[D]. 肖志勇.吉林大学 2014
本文编号：2955567
【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１学而思学习界面??
图１－２学生现场体验人脸识别系统??网。慕课网有独家视频教学课程、在线编译工具等核心板课网ＡＰＰ的学习界面。??易云课堂。网易云课堂是网易公司打造的在线学习系统，用习情况，自由调整学习计划。图１－４是登录网易云课堂的Ａ?〇?？?〇?％．?（ＳＪ?？Ｗ６＇０３??＾?Ｉ?Ｉ??酬?■?画??ｔｒｃｏｃｃｏｍ?＾１＾??■??■???详情?评论?问答?笔记?字符￥连接??輩节介绍?＃？１９５４？??１－２?０２什么皋禅经网络?０３：４５??Ｂ?Ｂ?ＧＪ?０??Ｖ３?０３溱程安排?０２：２３?分搴?收藏下ａ?探索??神经网络基本槪念与庞理??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于“频谱脸”和SVM的人脸识别方法[J]. 杨绍华. 科学技术创新. 2017(30)
[2]课堂环境中基于面部表情的教学效果分析[J]. 韩丽,李洋,周子佳,宋沛轩. 现代远程教育研究. 2017(04)
[3]基于级联卷积神经网络的疲劳检测[J]. 赵雪鹏,孟春宁,冯明奎,常胜江. 光电子·激光. 2017(05)
[4]高等教育信息化发展趋势和具体举措——《地平线报告（2017高等教育版）》解读[J]. 高茜,殷丙山. 中国教育网络. 2017(04)
[5]基于张量的2D-PCA人脸识别算法[J]. 叶学义,王大安,宦天枢,夏经文,顾亚风. 计算机工程与应用. 2017(06)
[6]面向智慧学习环境的学习者情感预测方法[J]. 梅英,谭冠政,刘振焘. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(02)
[7]教育人工智能（EAI）的内涵、关键技术与应用趋势——美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析[J]. 闫志明,唐夏夏,秦旋,张飞,段元美. 远程教育杂志. 2017(01)
[8]人脸识别技术在互联网金融行业中的应用[J]. 张文彬. 电子技术与软件工程. 2017(01)
[9]基于PERCLOS的管制员疲劳检测方法研究[J]. 刘继新,朱学华,尹旻嘉. 人类工效学. 2016(06)
[10]在线学习方式与传统学习方式的对比分析研究[J]. 崔彩英,孙红卫. 科技展望. 2016(06)
博士论文
[1]基于机器视觉的复杂工况下驾驶人疲劳状态检测方法研究[D]. 张波.清华大学 2015
硕士论文
[1]基于人脸识别技术的教室考勤系统的设计和实现[D]. 刘洋.西南交通大学 2016
[2]基于2DPCA的安卓平台人脸识别技术研究[D]. 曾敏.西南交通大学 2016
[3]基于卷积神经网络的学生疲劳状态检测关键技术研究与实现[D]. 王琦.华中师范大学 2016
[4]基于特征融合的人脸表情识别[D]. 李玉.中国民航大学 2016
[5]基于PCA的人脸识别研究[D]. 费腾.吉林大学 2016
[6]人脸感知在网络教学有效性监督中的研究与应用[D]. 陈延云.西南交通大学 2016
[7]人脸识别技术在招生考试系统中的研究与应用[D]. 吴传文.北京交通大学 2015
[8]在线学习与混合学习对比研究[D]. 方中玉.陕西师范大学 2015
[9]融合局部特征学习的表情分析技术研究及应用系统[D]. 韩丹.北京邮电大学 2015
[10]基于可变形部件模型融合上下文的物体类检测[D]. 肖志勇.吉林大学 2014
本文编号：2955567
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