基于人臉識別的在線學習輔助檢測系統設計與實現
發(fā)布時間:2024-06-10 20:48
近年來,互聯網、人工智能、大數據等技術的飛速發(fā)展,助力開啟了教育信息化2.0時代,智慧教育也應運而生。目前,在線學習已經在遠程教育、輔助課堂教學等方面得到了廣泛的應用,為推動現代教育變革提供了有力保障。在線學習打破了傳統教學過程中時間和空間的限制,為學習者提供了一種全新的學習形式。然而,與傳統的教學形式相比,其缺點也不容忽視,教學者和學習者之間缺少互動,教學者無法感知學習者的學習狀態(tài)與情緒,在線學習存在著較為嚴重的“情感缺失”現象。此外,在線學習過程中,如何對學習者身份進行有效驗證,加強在線學習有效性監(jiān)管也是一個急需解決的問題。目前,人臉識別技術在考勤、安保等領域已經取得了顯著的成效,這為智慧在線教育提供了新的思路。針對在線學習目前存在的不足,本文從人臉識別和表情識別兩大方面來輔助檢測學習者的在線學習過程,為在線學習行為評估提供了新的視角和方式,對于學習者在線學習過程中的約束和監(jiān)管提供有效的技術支撐。論文主要完成的工作包括:完成了人臉檢測、人臉識別和表情識別的算法設計與實現。在人臉檢測方面,基于MTCNN網絡進行人臉檢測以及關鍵點定位,并采用OpenCV仿射變換算法進行人臉對齊;在人臉...
【文章頁數】:80 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內外研究現狀
1.3 本文研究內容
1.4 論文組織結構
第2章 相關理論和技術介紹
2.1 人工神經網絡理論
2.2 卷積神經網絡原理
2.3 PyTorch深度學習框架
2.4 系統開發(fā)相關技術
2.5 本章小結
第3章 算法設計與分析
3.1 人臉檢測與對齊
3.2 人臉識別任務
3.3 表情識別任務
3.4 本章小結
第4章 在線學習輔助檢測系統可行性分析與需求分析
4.1 系統整體概述
4.2 可行性分析
4.3 功能性需求分析
4.4 非功能性需求分析
4.5 本章小結
第5章 在線學習輔助檢測系統設計與實現
5.1 面部信息深度感知模型
5.2 系統總體設計
5.3 系統數據庫設計
5.4 系統功能模塊設計
5.5 系統實現
5.6 本章小結
第6章 系統測試
6.1 測試方法選擇
6.2 系統測試環(huán)境
6.3 系統功能測試
6.4 系統非功能測試
6.5 本章小結
第7章 總結與展望
7.1 全文工作總結
7.2 不足與展望
參考文獻
致謝
本文編號:3991882
【文章頁數】:80 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內外研究現狀
1.3 本文研究內容
1.4 論文組織結構
第2章 相關理論和技術介紹
2.1 人工神經網絡理論
2.2 卷積神經網絡原理
2.3 PyTorch深度學習框架
2.4 系統開發(fā)相關技術
2.5 本章小結
第3章 算法設計與分析
3.1 人臉檢測與對齊
3.2 人臉識別任務
3.3 表情識別任務
3.4 本章小結
第4章 在線學習輔助檢測系統可行性分析與需求分析
4.1 系統整體概述
4.2 可行性分析
4.3 功能性需求分析
4.4 非功能性需求分析
4.5 本章小結
第5章 在線學習輔助檢測系統設計與實現
5.1 面部信息深度感知模型
5.2 系統總體設計
5.3 系統數據庫設計
5.4 系統功能模塊設計
5.5 系統實現
5.6 本章小結
第6章 系統測試
6.1 測試方法選擇
6.2 系統測試環(huán)境
6.3 系統功能測試
6.4 系統非功能測試
6.5 本章小結
第7章 總結與展望
7.1 全文工作總結
7.2 不足與展望
參考文獻
致謝
本文編號:3991882
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3991882.html