基于人脸识别的在线学习辅助检测系统设计与实现

发布时间：2024-06-10 20:48

　　近年来,互联网、人工智能、大数据等技术的飞速发展,助力开启了教育信息化2.0时代,智慧教育也应运而生。目前,在线学习已经在远程教育、辅助课堂教学等方面得到了广泛的应用,为推动现代教育变革提供了有力保障。在线学习打破了传统教学过程中时间和空间的限制,为学习者提供了一种全新的学习形式。然而,与传统的教学形式相比,其缺点也不容忽视,教学者和学习者之间缺少互动,教学者无法感知学习者的学习状态与情绪,在线学习存在着较为严重的“情感缺失”现象。此外,在线学习过程中,如何对学习者身份进行有效验证,加强在线学习有效性监管也是一个急需解决的问题。目前,人脸识别技术在考勤、安保等领域已经取得了显著的成效,这为智慧在线教育提供了新的思路。针对在线学习目前存在的不足,本文从人脸识别和表情识别两大方面来辅助检测学习者的在线学习过程,为在线学习行为评估提供了新的视角和方式,对于学习者在线学习过程中的约束和监管提供有效的技术支撑。论文主要完成的工作包括:完成了人脸检测、人脸识别和表情识别的算法设计与实现。在人脸检测方面,基于MTCNN网络进行人脸检测以及关键点定位,并采用OpenCV仿射变换算法进行人脸对齐;在人脸...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 论文组织结构
第2章 相关理论和技术介绍
    2.1 人工神经网络理论
    2.2 卷积神经网络原理
    2.3 PyTorch深度学习框架
    2.4 系统开发相关技术
    2.5 本章小结
第3章 算法设计与分析
    3.1 人脸检测与对齐
    3.2 人脸识别任务
    3.3 表情识别任务
    3.4 本章小结
第4章 在线学习辅助检测系统可行性分析与需求分析
    4.1 系统整体概述
    4.2 可行性分析
    4.3 功能性需求分析
    4.4 非功能性需求分析
    4.5 本章小结
第5章 在线学习辅助检测系统设计与实现
    5.1 面部信息深度感知模型
    5.2 系统总体设计
    5.3 系统数据库设计
    5.4 系统功能模块设计
    5.5 系统实现
    5.6 本章小结
第6章 系统测试
    6.1 测试方法选择
    6.2 系统测试环境
    6.3 系统功能测试
    6.4 系统非功能测试
    6.5 本章小结
第7章 总结与展望
    7.1 全文工作总结
    7.2 不足与展望
参考文献
致谢



本文编号：3991882