基于深度學(xué)習(xí)的學(xué)生表情識別研究綜述
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【部分圖文】:
圖1 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系示意圖
近年來,人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)非常火熱。人工智能是最廣泛的概念;機(jī)器學(xué)習(xí)也是目前環(huán)境下,可以實現(xiàn)人工智能的最高效的方法;深度學(xué)習(xí)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中應(yīng)用最熱門的一個類別,在人臉表情識別方面,深度學(xué)習(xí)算法減少了復(fù)雜的圖像預(yù)處理和特征提取過程,較傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法表現(xiàn)得更為出色,在....
圖2 人臉表情識別算法發(fā)展圖
學(xué)生在課堂上的表情能夠體現(xiàn)出他的情緒狀態(tài)以及對知識的理解程度,盡管學(xué)生的聽課情緒會被經(jīng)驗豐富的教師偶爾捕捉到,但是教師想要在同一時間關(guān)注到大多數(shù)學(xué)生的課堂表情會存在一定困難。隨著人工智能在教育方面的創(chuàng)新應(yīng)用以及教育數(shù)字化的發(fā)展,從有監(jiān)督學(xué)習(xí)到半監(jiān)督或是無監(jiān)督學(xué)習(xí),表情識別技術(shù)已經(jīng)....
圖3 學(xué)生表情識別分類
目前學(xué)生表情數(shù)據(jù)集匱乏,訓(xùn)練樣本單一。為解決這一問題,提高訓(xùn)練樣本的多樣性,多數(shù)學(xué)者利用數(shù)據(jù)或特征融合的方法對表情識別展開研究[8-12]。另外,利用自動人臉檢測算法進(jìn)行學(xué)生表情識別也極大程度上提高了人臉檢測效率[13-16]。在線課堂學(xué)習(xí)中,Xu等人[17]提出基于情感認(rèn)知的學(xué)....
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