| 基于深度学习的课堂情感理解研究综述 | |
| 李鸿天1,2; 代松银1,2; 徐成1,2; 袁家政3; 刘宏哲1,2 | |
| 2022-12-10 | |
| 会议名称 | 中国计算机用户协会网络应用分会2022年第二十六届网络新技术与应用年会 |
| 页码 | 5 |
| 会议地点 | 中国北京 |
| 摘要 | 近年来,随着高校对教育信息化的重视程度不断提高和人工智能平台的盛行,应用人工智能助力智慧课堂教学的研究越来越多。课堂情感理解就是基于表情等因素分析学生上课的情绪状态。由于受学生人脸容易被遮挡、静态表情难实现情感分析的局限性、人脸数据集不足等影响,使课堂的情感理解成为了一个非常具有挑战性的任务。文中综述了诸多课堂场景下的情感分析方法,对部分公开的表情数据集进行了归纳,提出了一个课堂场景下的表情数据集 ISE-FEA(Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering-Facial expression analysis)作为补充,为了解课堂情感理解领域提供了一个全面的参考。 |
| 关键词 | 情感理解 表情识别 课堂参与度 表情数据集 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 会议 |
| 会议类型 | 中国会议 |
| 文献类型 | 会议论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/154055 |
| 专题 | 国家开放大学北京分部 |
| 作者单位 | 1.北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室; 2.北京联合大学机器人学院脑与认知智能北京实验室; 3.北京开放大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李鸿天,代松银,徐成,等. 基于深度学习的课堂情感理解研究综述[C],2022:5. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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