【摘 要】
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新一代信息技术的兴起推动了在线学习的快速发展。但由于情感缺失等原因导致在线学习参与度较低。为了消除情感缺失对在线学习带来的不利影响,在线学习平台必须能够及时感知
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新一代信息技术的兴起推动了在线学习的快速发展。但由于情感缺失等原因导致在线学习参与度较低。为了消除情感缺失对在线学习带来的不利影响,在线学习平台必须能够及时感知学习者的学习情感状态。表情识别是实时感知在线学习情感状态的重要手段之一。目前,在线学习表情识别存在着表情分类体系不完善、开放数据集缺乏以及学习表情识别算法鲁棒性差等一系列问题。针对上述问题,本文对在线学习表情识别进行了深入研究,主要工作如下:第一,构建小学生在线学习表情数据库。通过分析在线学习情境中的学生表情,确定六种常见的学习情感状态:理解、倾听、好奇、疑惑、疲惫和分神。并以此构建在线学习表情数据库,该数据库共包含来自115名学生的1447幅图像。第二,提出利用基于迁移学习的方法提取学习表情特征。本文将VGG16卷积神经网络模型在大型图像数据集ImageNet上训练好的网络权重作为初始权重,利用本文采集到的学习表情图像进行迁移学习,并更新权重,最后使用迁移学习得到的VGG16模型提取深度特征。第三,基于特征融合的在线学习表情识别。本文将CNN深度特征、HOG纹理特征和SIFT特征进行融合,通过SVM实现学习表情的分类。并通过大量实验探讨了不同特征对于学习表情识别效果的影响,验证了本文方法的有效性。本文重点关注在线学习环境下的小学生学习表情识别,提出将特征融合应用于在线学习表情识别,实现对学生在线学习情感的感知。该研究可为提高在线学习干预水平提供技术支撑。
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