發(fā)布時間：2020-04-12 04:56

【摘要】：教育一直以來都是人們重視的領(lǐng)域,它不僅關(guān)系到一個人的成長,甚至關(guān)系到一個國家民族的發(fā)展。在線教育平臺近年來成為人們研究的熱點問題之一,但目前的在線教育平臺仍缺乏針對不同用戶的人性化與個性化的交互方法。如何提高在線教育平臺的人機(jī)交互性能,自然成為了研究的重點問題。本文針對如何提升在線教育平臺的交互性能,提出了一種新型自適應(yīng)在線教育平臺框架,該框架能夠根據(jù)兩種不同的交互方式來調(diào)整平臺展示的內(nèi)容,進(jìn)而提高本身的自適應(yīng)性。一種方式為:通過用戶端的攝像頭獲取人臉信息,進(jìn)行基于人臉的情緒識別,以人臉情緒識別的結(jié)果為依據(jù)進(jìn)行授課內(nèi)容的自適應(yīng)調(diào)整。第二種方式為:通過用戶對測試問題的回答情況,進(jìn)行引導(dǎo)性的人機(jī)對話,以多輪對話的回復(fù)內(nèi)容為依據(jù)進(jìn)行授課內(nèi)容的自適應(yīng)調(diào)整。針對本文所設(shè)計的在線教育平臺框架,本文分別提出了一種識別靜態(tài)情緒和兩種識別動態(tài)情緒的算法。針對靜態(tài)情緒識別問題,本文提出用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合soft-max層進(jìn)行人臉表情的識別。因適當(dāng)?shù)卦黾泳W(wǎng)絡(luò)層數(shù)和減小卷積核大小可使得網(wǎng)絡(luò)更好的提取細(xì)節(jié)特征,所以本文將這兩種優(yōu)化方法作為提升算法精確度的首要方法,給出了5組不同卷積層數(shù)的靜態(tài)情緒識別算法對比實驗。實驗中卷積層數(shù)分別設(shè)置為6,8,12和13,并對比了遷移學(xué)習(xí)VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別效果。其中13層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出最好的識別效果,達(dá)到了91.5%的準(zhǔn)確率,高于遷移學(xué)習(xí)VGG16神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)89.6%的準(zhǔn)確率。針對動態(tài)情緒識別問題,本文分別采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合和3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了兩種適合于動態(tài)情緒識別的深度學(xué)習(xí)算法。首先采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的形式設(shè)計了一種動態(tài)情緒識別算法,通過3組對比實驗驗證了算法的收斂效果和識別準(zhǔn)確率,最終得到識別動態(tài)情緒62.3%的準(zhǔn)確率;然后,采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想設(shè)計了另一種動態(tài)情緒的算法,該算法同時具有特征提取和時間序列建模的功能,獲得了識別動態(tài)情緒70%的準(zhǔn)確率。與2018年情緒識別大賽中最好動態(tài)情緒識別算法61.87%的準(zhǔn)確率~([1])相比,本文提出的算法獲得了近10%的提升。最后,給出了全文總結(jié)與展望,梳理了情緒識別深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計原則與經(jīng)驗,總結(jié)了網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步調(diào)優(yōu)的方法。本文的研究工作為在線教育平臺人機(jī)交互方法的研究提供了若干可借鑒的方法和有效措施。
【圖文】：

神經(jīng)細(xì)胞及神經(jīng)元組成，比如一個簡單的有害物體要進(jìn)入眼睛而人應(yīng)激反應(yīng)。這一過程需要很多的神經(jīng)元一起分工合作，傳遞給大腦的自我保護(hù)反應(yīng)。所以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理或簡單或復(fù)雜的問題時的神經(jīng)元共同協(xié)作。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型結(jié)構(gòu)是由許多相互連接的處理些處理元素通常稱之為神經(jīng)元。神經(jīng)元在邏輯上被組合成通過加權(quán)的層。其中，主要的三組層包括：輸入層、隱藏層和輸出層。中每一網(wǎng)絡(luò)層中每個神經(jīng)元都與下一層的所有神經(jīng)元相連。模式通給網(wǎng)絡(luò)，此層與一個或多個隱藏層相互通信，其中實際處理通過一系統(tǒng)完成。隱藏層使得網(wǎng)絡(luò)能夠表示并計算輸入和輸出之間的復(fù)雜隨后連接到輸出層，該輸出層保存網(wǎng)絡(luò)對輸入的響應(yīng)。此外，還存加權(quán)連接的偏置，它只與隱藏層以及輸出層中的神經(jīng)元相連。人工是自主學(xué)習(xí)的，或者通過外部導(dǎo)向的輸入學(xué)習(xí)，，甚至可以通過編寫]。而其神經(jīng)元也是仿照人類的神經(jīng)元，其結(jié)構(gòu)如圖 2.1 所示[20]。

第 2 章 情緒識別研究綜述2.6.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）綜述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最早起源可追溯到 1962 年，其來源于人們對于貓視覺皮層的研究。此為兩位生物學(xué)領(lǐng)域的專家 Hubel 和 Wiesel 共同提出的概念——感受野。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)路，它是一種多層感知器的改進(jìn)模型。接下來將一一介紹經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。1998 年，Yann LeCun，Léon Bottou，Yoshua Bengio，Patrick Haner 提出一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 LeNet-5 來處理手寫數(shù)字的識別問題[44]，是帶領(lǐng)人們將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向?qū)嶋H工程中應(yīng)用的先行者。LeNet-5 的模型如圖 2.2 所示[44]：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP183;G434

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本文編號：2624303