【摘 要】
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在课堂中,学生的情感状态与认知活动具有密切的联系。情感状态能够反映学习状态,也能够反映课堂的学习氛围。因此,对课堂上学生的情感状态进行精确的识别具有重要的意义。传统课堂上学生的情感状态识别主要通过教师肉眼观察,这会影响教师上课的注意力,当学生较多时,教师没有精力去观察每个学生的情感状态变化。在网络在线教学中,教师与学生的互动方式受限,而且学生的人数可能更多,教师无法实时观察学生的状态,造成教学效果
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在课堂中,学生的情感状态与认知活动具有密切的联系。情感状态能够反映学习状态,也能够反映课堂的学习氛围。因此,对课堂上学生的情感状态进行精确的识别具有重要的意义。传统课堂上学生的情感状态识别主要通过教师肉眼观察,这会影响教师上课的注意力,当学生较多时,教师没有精力去观察每个学生的情感状态变化。在网络在线教学中,教师与学生的互动方式受限,而且学生的人数可能更多,教师无法实时观察学生的状态,造成教学效果不及传统课堂。因此,如何利用机器自动识别出学生的情感状态是一个急需解决的问题。本文将深度学习领域的相关技术运用到学生的情感识别中,从学生的面部表情和行为姿态两个方面展开研究,通过识别学生的面部表情和行为姿态,获取学生的情感状态。本文的研究内容主要包含以下几个方面:首先,对深度学习相关技术的发展以及国内外关于学生情感识别的相关理论和研究进行梳理,自主构建一套学生的面部表情和行为姿态数据集。将学生的面部表情定义为专注、厌烦、困惑、走神和疲惫5种,将学生的行为姿态定义为抬头、低头、左顾右盼、举手、玩手机和伸懒腰6种。其次,提出一种改进的学生面部表情识别方法。具体做法是:在Tiny＿YOLOv3目标检测算法的基础上,加入注意力机制改进卷积结构,采用GIo U loss改进损失函数,利用K-means算法在自主构建的面部表情数据集上重新聚类,得到适合学生表情识别的anchor,最终经过训练得到一个适合于学生表情识别的模型ER＿Tiny＿YOLOv3。实验结果表明:ER＿Tiny＿YOLOv3能够准确的识别出学生的面部表情,m AP@0.5达到0.79,Recall达到0.829,F1分数达到0.671,相比于Tiny＿YOLOv3,Precision提升了7.3%,F1提升了4.2%。再次,提出一种基于人体骨骼关节点的行为姿态识别方法。具体的做法如下:首先用高斯滤波消除噪声,然后使用目标检测算法检测学生的位置,再用Mobilenet系列网络替换Open Pose的特征提取网络,同时使用residual结构的3个3x3小卷积代替一个7x7的大卷积,并采用深度可分离卷积的形式,最后通过改进的Open Pose提取出骨骼关节点坐标,使用ST-SVM对其进行分类。实验结果表明:基于人体骨骼关节点的学生行为识别方法能够准确地鉴定学生的行为姿态,准确率达到99%以上,帧率达到20以上。最终,在上述研究的基础上,将面部表情识别结果和行为姿态识别结果在决策层面进行融合,对学生的情感状态做出判断。
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