Gabor小波优化HMM算法的眼部疲劳状态识别

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户：fish5191418

【摘要】

：

远程教育的网络学习者在学习过程中由于长期缺少情感互动容易导致学习疲劳,而学习疲劳状态往往通过眼部状态表现出来,为了对远程智能教学系统进行有效的监控,提出了一种基于Gabor小波和HMM的学习疲劳眼部状态识别算法。该算法针对网络学习者的正常学习、疲劳和疑惑三种学习状态下的眼睛张开程度有一定的区别的特点,在YCbCr颜色空间用拉普拉斯算子对眼部图像进行灰度差的处理,选择二维Gabor核函数,构造48个

【作者】

：

杨秋芬桂卫华胡豁生阳若宁

【机构】

：

中南大学信息科学与工程学院,湖南广播电视大学理工教学部

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2014年15期

【关键词】

：

学习疲劳网络学习 GABOR小波隐马尔可夫模型 learning fatigue E-learning Gabor wavelet Hidden Ma

【基金项目】

：

湖南省十二五规划课题（No.XJK013BXX006）；湖南省科技厅资助项目（No.2012GK3095）；湖南省教育厅资助项目（No.12C1158）

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