【摘 要】
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相比传统的面对面教学,在线教育具有能够打破时空限制的优势,但是这种学习方式也暴露出教与学交互性差、学生自制力不足导致学习效率低下等问题。随着生理信号测量技术的发展,学习者生理信号的采集与分析已经成为学习者状态分析的重要途径,对学习者学习过程中的心电、脑电、呼吸、皮电等生理数据进行采集和分析,可以了解并追踪学习者的“生理-情感-认知”状态,从而针对性地对学习者进行适应性干预。本研究采用远程光电体积描
【基金项目】
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科技创新2030新一代人工智能重大项目“混合增强在线教育关键技术与系统研究”（编号:2020AAA0108804）；
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相比传统的面对面教学,在线教育具有能够打破时空限制的优势,但是这种学习方式也暴露出教与学交互性差、学生自制力不足导致学习效率低下等问题。随着生理信号测量技术的发展,学习者生理信号的采集与分析已经成为学习者状态分析的重要途径,对学习者学习过程中的心电、脑电、呼吸、皮电等生理数据进行采集和分析,可以了解并追踪学习者的“生理-情感-认知”状态,从而针对性地对学习者进行适应性干预。本研究采用远程光电体积描记技术（remote photoplethysmography,rPPG）,旨在解决远程教育场景中在线学习者的疲劳状态识别问题。本研究借助廉价摄像头设备（如:笔记本自带摄像头等）采集学习者的面部视频,描记出面部皮肤中血管容积在心动周期内的变化信息,并在此基础上,借助自适应多级滤波得到较为干净的心率波形,进而估计学习者实时心率并对其疲劳状态进行监测。本研究主要包括三部分内容:（1）提出基于rPPG的心率检测系统的算法框架。系统包括视频初始化、rPPG波形检测、结果可视化三部分。其中,rPPG波形检测主要包含三个关键步骤:第一步,读取视频帧,通过Viola-Jones人脸检测器和KLT算法追踪人脸;第二步,利用YCbCr皮肤检测和CIE L*U*V*色彩空间平均提取rPPG信号;第三步,通过预处理、基于小波和峰谷联合寻峰的自适应多级滤波处理rPPG信号,最终可以得到干净的rPPG波形,进而估计心率值。（2）在公开数据集上进行实验验证基于rPPG检测心率的系统性能。使用本算法在MAHNOB-HCI数据库上进行心率估计的平均绝对误差为6.41,标准差为5.48。在该数据集上,采用控制变量法开展一系列对比实验,纵向比较发现,信号提取方式和心率估计方式对最终的心率估计值准确度有较大影响,ROI的选取对rPPG信号质量影响相对较小。（3）结合远程教育场景和疲劳检测算法,自建数据集进行了基于rPPG的心率估计和学习者疲劳状态检测实验。采集了12名被试的24个10分钟的在线学习者面部视频,并通过被试填写的KSS问卷标记视频的疲劳状态,在提取rPPG时每段视频切割成了 20个30秒的波形,共480组波形数据经过特征提取、特征选择,最终经过随机森林分类的十折交叉验证准确率为0.756,AUC为0.759。本研究提出的心率检测算法框架可以较为准确的估计学习者心率,在此基础上结合疲劳检测算法能够识别学习者的疲劳状态,为在线学习情境下的无扰学习状态检测提供一定的技术支撑。
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