【摘 要】
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目前,智能化教学中的情感识别,只是在应用背景不太复杂、人脸姿态固定(即正面)的情况下才能表现出较好的效果。而智能化教学中并不仅仅局限于这一特殊情况,情感缺失问题又在
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目前,智能化教学中的情感识别,只是在应用背景不太复杂、人脸姿态固定(即正面)的情况下才能表现出较好的效果。而智能化教学中并不仅仅局限于这一特殊情况,情感缺失问题又在一定程度上大大影响了学生的学习效率。因此,如何结合智能化教学的相关理论,解决教学中的情感缺失问题,提高智能化教学的教学效果和智能化程度就势在必行。本论文研究了适用于智能化教学的人脸表情识别方法,改进了传统的主动形状模型(ASM)来提取人脸面部特征点；然后采用人脸特征的几何特性和支持向量机(SVM)方法对人脸表情进行识别。从而更有效地解决了智能化教学中的情感缺失问题,具有重要的研究价值和广泛的市场应用前景。本文所作的主要工作如下：1.通过对智能化教学现状的研究,对智能化教学中情感缺失问题进行了讨论,针对网络教学环境中学习情绪的特点和存在的问题,提出了一个智能化的人脸表情自动识别的方法。2.采用改进的ASM方法提取人脸面部特征点,该方法可应用于智能检测、动画游戏、视频检索等诸多领域。3.在表情识别过程中,本文采用面部几何特性和SVM方法生成表情分类器,实现对人脸表情的自动分类。4.对SVM中有关核函数选取及参数优化的问题作进一步的探讨。基于图像的几何特征,对常用的线性核函数、多项式核函数及径向核函数通过实验的方法,就其在交叉验证准确率方面进行比较,其结论可以推广到其它数据集及特征上
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