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人脸表情识别和软件换肤分别作为人机交互中的智能化和人性化技术得到了深入的研究。本文结合以上两种技术提出了基于人脸表情识别的软件界面自动换肤思想,介绍了一种软件界面自动换肤系统的设计,并讨论了主成分分析检测定位模型。仿真结果证明了该方案的可行性。 相似文献
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随着人机交互技术和机器学习技术的发展,人脸表情识别技术逐渐成为研究热点。针对传统人脸表情识别算法鲁棒性差、表情特征提取能力不足的问题,提出一种改进的基于卷积神经网络的人脸表情识别算法。首先对人脸图像进行预处理,检测并分割出人脸关键点的部分图像,然后输入到包含卷积神经网络通道和卷积稀疏自编码(CSAE)预训练通道的双通道模型中。其中卷积神经网络通道部分使用了批量正则化(Batch Normalization)和ReLU激活函数,加快了模型训练速度,解决了梯度消失问题,同时增加了模型的非线性表达能力。通过引入Dropout技术,解决了网络的过拟合问题。在另一个通道,对输入的人脸表情图像增加了卷积稀疏自编码进行无监督预处理。实验结果表明,该算法在JAFFE、CK+人脸表情数据集上均获得了较好的识别效果。 相似文献
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介绍了AAM基本理论,提出基于AAM＋PCA＋SVM的人脸表情识别方法.首先获取人脸样本的纹理模型和形状模型,然后利用主成分分析（PCA）建立AAM模型,将该统计模型的AAM应用到人脸特征点定位,对人脸表情进行特征提取,将PCA训练用于识别的支持向量机过程中,并进行分类.实验表明该方法降低了算法的时间复杂度,定位准确率高,同时不影响人脸表情的识别率. 相似文献
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人脸表情识别是当前计算机视觉、模式识别、人工智能等领域的热点研究课题。它是智能人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到广泛的关注,不同领域的研究者提出了许多新方法。本文综述了国内外近年来人脸表情识别技术的最新发展状况,对人脸表情识别系统所涉及到的关键技术:人脸表情特征提取和人脸表情分类,分别做了详细分析和归纳。最后,总结了人脸表情识别的研究现状,并指出了其未来的发展方向。 相似文献
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情感与认知加工之间存在着密不可分的联系,学习过程中的情感状态对学习效果有一定的影响。在智慧学习环境中实现学习者情感分析,有利于促进智慧学习的发生。表情作为人类情感表达的主要方式,其中蕴含了大量有关内心情感变化的信息,通过面部表情人们可以推断内心微妙的情感状态。目前,人脸检测技术已经实现了从复杂背景中定位人脸,分类算法也相对成熟,因此表情识别的研究工作主要集中在表情特征提取上,而现有研究基本上都是基于人脸与表情的混合特征进行的识别,这产生了较大的干扰。在表情识别时,理想情况是将个体相关的人脸特征和与个体无关的表情特征相分离。依据心理学家Ekman提出的FACS(面部表情编码系统)构建的智慧学习环境下基于面部表情识别的情感分析框架,通过特征分解将个体特征及表情特征分解到不同的子空间,在表情子空间中进行表情识别,从而排除个体特征对表情识别的干扰。经JAFFE表情库的验证,表情识别结果比较理想,已在三维虚拟学习平台Magic Learning的师生情感交互子系统上实现了基于面部表情的学习者情感识别及情感干预。 相似文献
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人脸表情是人类交流的一种重要的沟通方式,面部表情的识别有着广泛的应用领域,主要包括了人脸检测、表情特征提取和表情分类这3个关键环节。介绍了支撑向量机的基本原理,认为因其强大的分类能力,已被成功应用到人脸检测、人脸的姿态估计、人脸识别和语音情感识别中,且实验表明在表情识别方面亦能取得较高的识别率。 相似文献
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人脸特征点定位技术为人脸图像处理与分析提供重要几何信息,是计算机视觉、图像分析和模式识别领域经典课题之一。以主动外观模型（AAM）为代表的传统面部特征定位算法易受人脸姿态和表情变化等影响,很难得到理想效果。以传统特征点定位模型为出发点,引入稀疏矩阵表示人脸特征基底,将K-SVD算法更新稀疏矩阵应用于高斯-牛顿形变部件模型（GN-DPM）的基底表示中,对传统形变部件模型进行改进。在此基础上,更新新模型的拟合优化算法,以提高传统形变部件模型的精确度。实验结果表明,采用该方法进行人脸特征点定位比现有的快速主动外观模型（Fast-AAM）具有更低的误差率。 相似文献
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对于复杂人脸模式、脸部特征的提取,是人脸自动识别技术的关键,本文对固定背景下人脸图像特征的定位和提取算法进行了分析.文中首先对彩色图像背景进行分割,得到二值化图像;然后采用边界搜索方法确定人脸外接矩形;最后在色度空间中,结合SUSAN角点检测方法,实现人眼、嘴角定位,完成了人脸图像特征的提取和识别.实验证明,该算法在降低运算区域的同时,降低了运算复杂度和其他干扰因素,并且在速度、效率、准确性方面均有良好的性能. 相似文献
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本文根据综合评价原理,利用方差分析法,构造了基于特征向量的指标权重计算方法,结合模糊评价原理,建立了课堂教学质量模糊评价的数学模型.并以南京农业大学学生课堂教学质量网上评价为例分析验证.结果表明该模型能够比较合理地反映原始数据的变化趋势,有利于提高评价分析的科学性和正确性. 相似文献
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余淼 《江苏广播电视大学学报》2008,19(5):41-44
面向动画创作的三维人脸表情动画生成框架由人脸模型简化、特征点驱动以及表情动画生成等三部分组成。以MPEG-4人脸动画定义标准为基础,提出了以脸部定义参数流驱动关键特征点的动画生成算法。实验结果表明：该方法实现了真实感和实时性的有效结合,能满足动画创作的要求。 相似文献
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利用计算机视觉技术和机器学习技术对学生课堂行为进行自动识别,是过程性评价的一种新方法,近年来逐渐引起了研究者的关注。文章以监控设备拍摄的实际课堂教学视频为数据源,采集、标注了学生课堂行为数据,提取了学生的人体骨架信息。在此基础上,文章采用Boosting算法和卷积神经网络算法,对基于这两类不同机器学习算法的5种模型进行了学生课堂行为自动识别准确率实验。实验结果表明,在学校教室这种识别比较困难的场景,基于人体骨架信息提取的学生课堂行为自动识别可以达到较高的精度,其中基于Boosting算法的XGBoost模型识别准确率最高。文章的研究推动了计算机视觉技术和机器学习技术的进一步应用,有助于解决学生课堂行为自动识别难题,并助力教师优化教学策略、提高教学效率。 相似文献
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MARKIN Evgeny PRAKASH Edmond C. 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(7):1282-1288
INTRODUCTION As one of the most interesting applications of image analysis and processing, facial expressions tracking has received great attention in the last few years. It can be explained by some reasons, such as increasing interest to human-computer-interaction (HCI), video conferencing systems, entertaining ap- plications, and automatic 3D face modelling. Ex- pression tracking is the process of retrieving facial expression information (i.e. location or relationship of facial feature… 相似文献
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黄睿 《湖南师范大学教育科学学报》2005,4(3):46-49
运用发展性评价理论，以行动研究的方法构建一个发展性评课模式，对发展性评课模式的特点与传统评价方式的区别及具体实施过程均作全面的阐述，希望发挥评价的导向和改进功能，促进教师的课堂教学不断从低效教学走向有效教学。 相似文献
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基于移动学习终端的智能化课堂学习数据分析多是基于教学互动和学习结果反馈等显性学习行为实现的,可穿戴的脑机接口设备能够测量学生的认知负荷、注意力、情感等内隐状态,为智能化课堂教学提供新的技术支持。本文构建了基于脑机接口的智能化课堂应用模型,通过脑机接口与移动终端的结合,实现师生教与学风格识别匹配、学习者脑波状态测量、教师教学行为智能化支持、学生复杂能力评测等智能化教学任务。为验证模型的可行性,本文开展了两项实证研究,验证基于脑机接口实现学习风格分类的可能性,分析了常态课堂教学中学生注意力特征,并基于学生教学活动的注意力特征提出课堂教学优化策略。 相似文献