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题名在线学习系统中情感识别模块的设计与实现
被引量：14
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作者
魏刃佳
丁亦喆
张莉
吴振强
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机构
陕西师范大学计算机科学学院
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出处
《现代教育技术》
CSSCI
2014年第3期115-122,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(项目编号:61173190)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(项目编号:GK261001236)资助
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文摘
针对目前在线学习中存在的"情感缺失"现象,该文结合建构主义、后现代主义教育理论的思想,提出一种具有情感状态评价和教学流程再造功能的在线学习系统模型。本原型系统利用表情识别和疲劳状态检测等技术设计并实现了情感识别模块,该模块注重教学过程中学习者的情绪情感,较好的实现了情感状态评价功能,增强了在线学习环境中的情感互动,为在线学习系统动态地进行教学流程再造提供了技术支撑。
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关键词
在线学习
情感状态评价
表情识别
疲劳检测
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Keywords
online learning
emotional state evaluation
facial expression recognition
fatigue detection
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分类号
G40-057
[文化科学—教育学原理]
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题名驾驶员不良情绪状态检测系统的方法研究
被引量：4
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作者
马兴民
孙文财
徐艺
郑鹏宇
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机构
烟台职业学院汽车工程系
吉林大学交通学院
吉林省外国企业服务有限公司
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出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2015年第6期680-684,共5页
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基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(51308250)
中国博士后科学基金资助项目(2013M530984)
+1 种基金
中国博士后基金特别资助项目(2014T70292)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120061120043)
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文摘
针对驾驶员因处于非常状态下驾车而频繁导致交通事故问题,设计了驾驶员不良情绪状态检测系统。该系统采用LBP(Local Binary Patterns)和SVM(Support Vector Machine)决策树相结合的算法分析、识别人脸表情。经实验验证,该方法有较高的准确率,系统运行速度快。
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关键词
不良情绪状态
计算机视觉
情绪状态检测
支持向量机
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Keywords
negative emotions
computer vision
emotional state detection
support vector machine（SVM）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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