本文關鍵詞：基于腦波與計算機視覺的注意力檢測技術在E-Learning中的應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《昆明理工大學》 2015年

基于腦波與計算機視覺的注意力檢測技術在E-Learning中的應用研究

余饒東  

【摘要】：伴隨著信息技術與互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,現(xiàn)有的教學模式已不再只有傳統(tǒng)的課堂授課方式,越來越多的E-Learning教學平臺被廣泛的使用在教育、企業(yè)培訓中。E-Learning教學模式較之傳統(tǒng)教學模式最大的好處就是沖破了固定時間地點的限制,讓學習者能夠真正意義上隨時隨地的線上學習。但又由于這一特點,使得目前的E-Learning系統(tǒng)存在著嚴重情感缺失的問題：學習者與同學老師分離,使他們在學習過程中由于缺乏與他人的情感交流,導致學習者開小差、分散注意力,最終嚴重影響學習效率。為了解決該問題,本文提出了在E-Learning系統(tǒng)學習過程中對學習者進行注意力檢測來提高學習效率的兩種方法：基于計算機視覺的檢測和基于腦波的檢測。在計算機視覺檢測部分,本文首先對人臉檢測和人眼檢測的相關技術做了介紹,然后重點研究了兩者相結合用于注意力檢測的可行方案。該方案在計算機視覺部分采用OpenCV庫中基于adaboost算法的haar分類器,在實驗中取得了較好的檢測效果。在腦波檢測部分,文中一開始總結了前人腦波采集的各種方法,接下來重點介紹可穿戴腦波檢測設備的優(yōu)越性。在本文的研究中使用了NeuroSky公司的Mindwave可穿戴設備來獲取學習者的腦波數(shù)據(jù),并通過其提供的SDK編寫程序來完成注意力的檢測。本文將注意力不集中的狀態(tài)具體分為顯式偏離分心、顯式疲勞分心、隱式分心等三個部分(顯式的分心指通過視覺手段可分辨出的分心行為,如面部朝向的偏離或者疲勞時眼瞼的閉合,隱式分心指不伴隨分心行為的內在心理狀態(tài)的分心),并設計實驗檢驗兩種檢測方法在上述各個分心狀態(tài)中的檢測率。然后通過分析實驗數(shù)據(jù)比較這兩種方法的區(qū)別以及各自的優(yōu)缺點,并重點探討研究在兩種方法相結合的情況下的注意力檢測方法。本文針對注意力檢測主要做了以下三方面的貢獻：第一,提出了將人臉檢測與人眼檢測相結合用于注意力檢測的方法。當兩者都檢測到目標時,判定學習者專注。第二,以Mindwave為硬件基礎設計了一套注意力檢測方法,當檢測到的專注值低于閾值時,判定學習者分心。其中的專注閾值,提出了采樣求平均值的方法,動態(tài)的為每位學習者選取適合他們的閡值。第三,提出了將計算機視覺檢測與腦波檢測相結合用于注意力的檢測的方法,并在實驗中取得了好的檢測效果。最后實驗結果表明,計算機視覺檢測方法適合于檢測顯式分心,腦波檢測方法適合于檢測隱式分心。而將兩者相結合的檢測方法,在一定程度上互補了兩種檢測方法各自的缺點,檢測效果最好。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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本文編號：60346