检索结果-南通市图书馆

作者：吴智丽江西财经大学

学位级别：硕士

近年来,在线学习尤其是大规模开放课程得到了迅速的发展。在线学习消除了人的年龄、身体状况、个体接受能力差异等在传统学习中不可回避的某些障碍,使得任何学生可在任何地点、任何时间学习任何内容。此外,信息通信技术和基于多媒体的... 详细信息

近年来,在线学习尤其是大规模开放课程得到了迅速的发展。在线学习消除了人的年龄、身体状况、个体接受能力差异等在传统学习中不可回避的某些障碍,使得任何学生可在任何地点、任何时间学习任何内容。此外,信息通信技术和基于多媒体的技术的发展也为监测,分析和预测学生学习行为的趋势和模式创造了机会和条件。这种类型的分析可以帮助教师设计一种新的有效的教学方式,并以更好的方式提供教学内容。在线学习过程中,由于教师和学生被网络空间分离,学生与教师之间缺乏情感上的交流,并容易使学生产生厌学等负面情绪导致学生注意力不集中或放弃学习。因此如何评估在线学习系统中学习者的注意状态,得到对学习者认知、情感有效的反馈,对制定更有针对性和吸引学习内容起到重要作用。这项研究旨在提出一种学生视觉注意状态评估算法。通过分析这学生学习时的视频源并提取视觉注意特征来解决学生面临的注意力问题。为了评估学生注意状态本文首先解决学生学习情况下学生的眼睛定位、人眼状态的评估等问题。本文的主要工作包括:(1)学生的眼睛定位:为了定位学生眼睛,本文首先使用Adaboost和监督下降法来检测人脸并提取人脸68个特征点。经过大量实验,我们发现监督下降法算法可以达到精确的定位学生的眼睛。这部分实验为后面的眼部状态识别和学生注意评估打下基础。(2)学生眼部状态识别:提出了基于Gabor和支持向量机的人眼状态识别算法。其中Gabor滤波器可以提取代表眼部的细节特征,然后使用支持向量机对这些特征进行分类。通过实验对比,我们发现Gabor和支持向量机优于现有的算法。(3)学生注意状态评估。我们综合人眼定位、人眼状态。使用PERCLOS准则对学生的注意状态进行打分。并通过仿真实验,证明了算法可行性。

关键词：在线学习注意状态评估机器学习眼部状态检测

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基于相位信息的人眼状态检测

引用

吉林大学学报（工学版） 2013年第S1期43卷 265-269页

作者：史东承郑超长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

为有效解决不同光照环境对人眼检测算法带来的诸多问题,提出一种基于相位信息的眼部状态检测算法,首先使用相位信息对眼部区域的边缘特征进行提取,然后依据垂直直方图统计二值化图像中白色像素数,最后设定合理阈值对人眼状态作出判断。... 详细信息

为有效解决不同光照环境对人眼检测算法带来的诸多问题,提出一种基于相位信息的眼部状态检测算法,首先使用相位信息对眼部区域的边缘特征进行提取,然后依据垂直直方图统计二值化图像中白色像素数,最后设定合理阈值对人眼状态作出判断。实验结果表明,算法在保证识别正确率的同时对环境亮度变化具有较好的鲁棒性。

关键词：眼部状态检测相位一致性边缘提取相位信息

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