在教育信息化的大背景下,提出了基于學(xué)生面部情緒識(shí)別的物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)評(píng)價(jià)方法.在實(shí)驗(yàn)課堂中若干個(gè)重要節(jié)點(diǎn)捕獲學(xué)生面部表情樣本作為學(xué)習(xí)情感狀態(tài)的評(píng)價(jià)依據(jù),結(jié)合傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)的認(rèn)知評(píng)價(jià)方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)實(shí)時(shí)、客觀的細(xì)粒度評(píng)價(jià).分析了7種基本表情在PAD三維情感空間的分布狀況,采用經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet完成面部表情情感識(shí)別預(yù)訓(xùn)練調(diào)優(yōu),平均準(zhǔn)確率達(dá)到92%以上.通過在物理實(shí)驗(yàn)課堂中對(duì)比該方法與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法的評(píng)估效能,證明該模型能實(shí)現(xiàn)更智能、更高效的物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)評(píng)價(jià). 

【文章來源】：物理實(shí)驗(yàn). 2020,40(09)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基本情感在PAD 3維情感空間的分布

實(shí)現(xiàn)面部情緒識(shí)別過程主要包括數(shù)據(jù)獲取、情感識(shí)別以及結(jié)果分析，智能教學(xué)評(píng)價(jià)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)框架如圖2所示．通過攝像頭獲取學(xué)生在實(shí)驗(yàn)課堂上的視頻信息，在視頻中以設(shè)定的時(shí)間間隔截取1幀照片，并從中識(shí)別提取出每位學(xué)生的人臉圖像．在獲得各學(xué)生的人臉樣本后，情感識(shí)別則通過人臉檢測(cè)框出人臉部分，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，降低輸入圖像的數(shù)據(jù)維數(shù)．再通過特征學(xué)習(xí)提取出表情圖像中的有效信息并去除冗余，完成情感分類模型的預(yù)訓(xùn)練，從而判斷輸入樣本的情感類型．最后利用（1）式計(jì)算學(xué)生的投入度．綜合各時(shí)間節(jié)點(diǎn)學(xué)生的投入度可計(jì)算出該學(xué)生在課堂中的平均情感狀態(tài)（Average 1,I1），用于評(píng)估學(xué)生個(gè)體的學(xué)習(xí)狀態(tài)，進(jìn)而評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)教學(xué)對(duì)個(gè)別學(xué)生的教學(xué)效果．運(yùn)用多名學(xué)生的投入度可計(jì)算出全體學(xué)生的整體情感狀態(tài)（Average 2,I2），用于評(píng)估實(shí)驗(yàn)課堂中學(xué)生整體狀態(tài)效果．

模型的泛化能力通常由模型在驗(yàn)證集上的性能來評(píng)估，隨著網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，泛化誤差也會(huì)出現(xiàn)，即使訓(xùn)練集上的泛化能力下降，其在驗(yàn)證集上的表現(xiàn)也不一定變差．反之，即使模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在驗(yàn)證集上表現(xiàn)不佳，也可能發(fā)生過擬合．因此，為了避免過擬合，引入了提前停止的機(jī)制．如圖3所示，當(dāng)性能達(dá)到最佳預(yù)測(cè)時(shí)，模型將被保存．3.3.2 模型可行性驗(yàn)證

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3230089