基于深度学习的学习者情感识别与应用

被引：45

作者：

徐振国 ^{[1
]}

张冠文 ^{[2
]}

孟祥增 ^{[2
]}

党同桐 ^{[3
]}

孔玺 ^{[1
]}

机构：

[1] 山东师范大学教育学部

[2] 山东师范大学新闻与传媒学院

[3] 枣庄学院文学院

来源：

电化教育研究 | 2019年 / 40卷 / 02期

关键词：

深度学习; 学习者情感; 情感识别; 智慧学习环境; 情感交互; 卷积神经网络;

D O I：

10.13811/j.cnki.eer.2019.02.011

中图分类号：

G434 [计算机化教学];

学科分类号：

040110 ;

摘要：

情感能够影响和调节学习者的注意、记忆、思维等认知活动,学习者情感的准确识别是构建智慧学习环境中和谐情感交互的基础,更是判断学习者学习状态的重要手段。传统学习者情感识别方法存在识别率低、算法复杂、鲁棒性差等问题,并且容易丢失面部表情特征的关键信息。文章提出一种基于卷积神经网络的学习者情感识别方法,该网络包括3个卷积层、3个池化层和1个全连接层。然后在自主搭建的大规模学习者情感数据库中进行了训练和实验,实验结果表明该方法能够快速、准确的识别学习者情感。未来,该方法可应用到智慧学习环境建设中,为完善学习者模型、实现情感交互、挖掘学习行为等提供技术支撑。

引用

页码：87 / 94

页数：8

共 18 条

[1] 混合式学习环境下情绪分析应用与模型研究——基于元分析的视角 [J].