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文檔簡介
1、截至到2007年底,超過20萬名5~12歲的兒童參與了“做中學(xué)”(LearningbyDoing)項(xiàng)目,在此項(xiàng)目進(jìn)行過程中,東南大學(xué)學(xué)習(xí)科學(xué)研究中心和江蘇漢博教育培訓(xùn)中心積累了大量的文本、圖像、視頻和音頻等多媒體數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,我們將自動(dòng)人臉面部表情識別、圖像檢索、電子地圖與Web應(yīng)用等技術(shù)結(jié)合起來,構(gòu)建了一個(gè)龐大的多媒體數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫的建立,為“做中學(xué)”項(xiàng)目提供了一個(gè)平臺,對研究兒童的科學(xué)概念、探究能力和社會(huì)情緒能力,提供了一種新
2、途徑。通過兒童個(gè)性化學(xué)習(xí)發(fā)展數(shù)據(jù)庫的建立,跟蹤兒童個(gè)性化學(xué)習(xí)的過程,可以進(jìn)一步為拓展兒童教育的研究和國家教育政策的制定,提供新的依據(jù)。 情感和情緒在人類生活中起著很重要的作用,兒童的早期能力的發(fā)展決定著他們未來人生的發(fā)展軌跡,其中社會(huì)情緒能力的發(fā)展尤為重要,鑒別兒童情緒類型,是有效實(shí)施教育和幫助的重要手段。 隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,自動(dòng)面部表情識別、情感語音識別、圖像與視頻檢索等現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展為兒童情緒鑒別提供了新的
3、方法。自動(dòng)面部表情識別可自動(dòng)對兒童因情緒而產(chǎn)生的面部表情進(jìn)行分類判別,得到兒童的情緒情況。 自動(dòng)面部表情識別的過程常常分為幾部分,分別為人臉的獲取,人臉的配準(zhǔn),以及人臉表情的分類判別。在人臉獲取的過程中,我們首先介紹了由本人提出的一種人臉檢測算法,多示例Boosting級聯(lián)算法;然后討論了常用的人臉配準(zhǔn)方法和人臉圖像的特征提取的方法,然后對主動(dòng)形狀模型進(jìn)行了討論和實(shí)現(xiàn);在人臉表情的分類判別中,Gabor小波變換作為一種非常有效的
4、特征提取方式,同主成分分析的方法結(jié)合起來,作為我們進(jìn)行表情識別的基礎(chǔ)算法。本文通過詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)和實(shí)現(xiàn),分別討論了以上幾種算法的性能和特點(diǎn),并且通過詳細(xì)的分析,說明了各個(gè)算法在實(shí)際過程當(dāng)中的效果。 最后本文通過結(jié)合面部表情識別技術(shù)等多種技術(shù),對兒童個(gè)性化學(xué)習(xí)發(fā)展數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了構(gòu)架和實(shí)現(xiàn)。隨著它的建立和推廣,將為中國兒童個(gè)性化學(xué)習(xí)發(fā)展的研究提供更先進(jìn)的手段,也為中國兒童個(gè)性化教育提供大量的研究素材和數(shù)據(jù),同時(shí)為全國從事兒童教育的人員提供
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