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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

张敬然  
【摘要】: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、嘴巴特征进行分类,使得分类效果提高。接着,将人脸识别、眼睛状态检测和情绪感知这3个感知功能获取的数据作为评估数据源,基于C4.5算法提出在线学习行为评估方法,构建在线学习行为评估决策树,根据建立的分类规则进行在线学习行为评估分析。最后,本文基于Face++人工智能开放平台实现了在线学习行为深度感知和评估系统。给出系统开发所需要的环境和工具,着重阐述了人脸识别、眼睛状态检测、情绪感知以及学习行为评估等功能模块的开发实现。系统运行情况良好。


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