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基于人格特质的表情—情感映射建模被引量：1: 2020年; 在学习过程中,学习者情感对其认知有显著影响,研究学习者情感的变化对于提升其认知水平具有重要价值。目前,情感识别研究大都利用表情识别结果进行判断,但具有相同表情的学习者在内心情感方面可能会存在很大的差异,故仅通过表情进行情感干预会存在一定问题。基于此,文章针对不同人格学习者,研究了人格特质对情感的影响;针对表情与情感的本质区别,设计了基于人格特质的表情—情感映射建模及其算法。在此基础上,文章设计了包含表情识别和情感识别两个模块的表情—情感映射,并设计了表情—情感映射流程,分析了学习者的情感识别结果。基于人格特质的表情—情感映射建模能有效实现情感识别,是"以人为中心"的人机交互中的一项核心技术,有利于推动计算机辅助教育、自然人机交互、情感机器人的深入研究。; 刘永娜王利绒; 关键词：情感建模情感识别表情识别

智能感知技术在个性化作业中的应用研究被引量：5: 2015年; 智能感知技术包括知识感知和情感感知两个维度.在学习过程中,课后作业对于知识的领会和维持起着重要作用,但目前大量的、缺乏针对性的作业造成了我国中小学普遍课业负担过重,这一问题已经引起国家及教育行政部门的高度重视,"减负"已成为基础教育界的头等大事.单纯减少作业的量并不是减负的最终目的,为的是在减负的同时提高学习效果.本文以个性化学习理论为依据,在知识和情感两个维度,应用项目反应理论(IRT)和多模态情感识别方法,对学生的知识结构、水平及学习情感进行动态分析,设计个性化作业系统,促进"减负增效".; 孙波陈玖冰刘永娜王浩宇; 关键词：个性化作业智能感知

BNU学习情感数据库的设计与实现被引量：7: 2015年; 表情图像是基于表情识别技术分析学习情感的基础,然而现有表情库样本数量有限、表情图像中仅包含单人表情、拍摄场景为实验室环境,这些局限性无法支持学习情感分析的深入研究。为了解决这些问题,文章搭建了北京师范大学学习情感数据库(Beijing Normal University Learning Affect Database,BNU LAD),同时对情感数据的标注方法进行了深入研究,最终形成了包含144位学习者的22708张表情图像、1792组图像序列及243段视频片段的学习情感数据库。该数据库对学习环境下的学习情感分析具有重要意义。; 刘永娜孙波陈玖冰张迪罗继鸿

基于带惩罚的点概率距离策略优化算法在展示广告实时竞标中的研究: 2022年; 实时竞价(RTB)是在线展示广告中被广泛采用的广告投放模式,针对由于RTB拍卖环境的高度动态性导致最佳出价策略难以获得的问题,提出了一种基于强化学习(RL)的出价策略优化方法,即采用带惩罚的点概率距离策略优化(POP3D)算法来学习最佳出价策略。在基于POP3D的出价框架中,广告投标过程被建模为情节式的马尔可夫决策过程,每个情节被划分为固定数量的时间步,每个广告展示的出价由它的预估点击率大小和竞标因子共同决定。每个时间步,竞标代理都会根据上一时间步的拍卖情况对竞标因子进行调整,以使得出价策略能够适应高度动态的拍卖环境,竞标代理的目标是学习最佳的竞标因子调整策略。在iPinYou数据集上的实验结果表明,与DRLB算法相比,所提出价算法在预算比例为1/16和1/32时,在点击次数方面均提升了0.2%;当预算比例为1/8、1/16和1/32时,在赢标率方面分别提升了1.8%、1.0%和1.7%;另外,在稳定性方面,所提方法也具有优势。表明了该方法的优越性。; 李文权齐琦李霓刘永娜

社会性交互及其在三维虚拟学习环境中的实现被引量：8: 2015年; 学习是一种社会化的过程,教学交互是影响学习效果的重要因素。教学交互分为个别化交互和社会性交互,社会性交互在学习过程中起着非常重要的作用,其教学功能可以强化学生的认知过程,社会功能可以强化学生的社会情感以及社会过程。国内外对社会性交互的研究和认识虽然起步时间不一致,侧重点略有不同,但都从最开始狭隘的社会存在感"媒介属性论",逐渐认识到社会存在感是动态的,促进社会性交互的关键在于建立和培养社会存在感。传统的二维虚拟学习环境虽然认识到教学智能体在支持教学交互方面的重要价值,但是对社会性交互支持有限。三维虚拟现实学习环境以其特有的化身技术、智能虚拟代理技术及3I特性,在社会性交互的交互范围、交互时间及交互深度上都具有独特的特点,为社会存在感的建立和培养、社会情感学习提供了更有效的环境和工具。基于三维虚拟学习环境建构的社会情感学习支持系统,通过赋予虚拟教师社会性交互能力来提高社会性交互的反馈速度,促进虚拟学习环境中社会性交互的产生与深入。; 刘永娜张树玲孙波; 关键词：社会性交互教学交互虚拟现实学习环境

智慧学习环境中基于面部表情的情感分析被引量：58: 2015年; 情感与认知加工之间存在着密不可分的联系,学习过程中的情感状态对学习效果有一定的影响。在智慧学习环境中实现学习者情感分析,有利于促进智慧学习的发生。表情作为人类情感表达的主要方式,其中蕴含了大量有关内心情感变化的信息,通过面部表情人们可以推断内心微妙的情感状态。目前,人脸检测技术已经实现了从复杂背景中定位人脸,分类算法也相对成熟,因此表情识别的研究工作主要集中在表情特征提取上,而现有研究基本上都是基于人脸与表情的混合特征进行的识别,这产生了较大的干扰。在表情识别时,理想情况是将个体相关的人脸特征和与个体无关的表情特征相分离。依据心理学家Ekman提出的FACS(面部表情编码系统)构建的智慧学习环境下基于面部表情识别的情感分析框架,通过特征分解将个体特征及表情特征分解到不同的子空间,在表情子空间中进行表情识别,从而排除个体特征对表情识别的干扰。经JAFFE表情库的验证,表情识别结果比较理想,已在三维虚拟学习平台Magic Learning的师生情感交互子系统上实现了基于面部表情的学习者情感识别及情感干预。; 孙波刘永娜陈玖冰罗继鸿张迪; 关键词：智慧学习环境表情识别表情特征情感分析

大数据背景下的学生情感词典构建方法被引量：4: 2015年; 学生的情感教育一直是教育界的研究热点和难点,由于学生个人情感的隐秘性,教师很难获取学生的情感状况.研究通过学生大量使用的社会交互网站中的文本信息分析学生的情感状态,核心是针对学生常用情感词构建情感词典,根据学生大量使用新词、伪词的特点,结合新浪微博提供的情感符号,以现有情感词典为基础,在动态更新的新浪微博大数据中应用文本相似度计算方法,扩充情感词典,构建符合学生语言特点和新浪微博风格的学生情感词典.词典包括情感极性和强度,为基于学生微博文本的情感感知和进一步的情感教育奠定基础.; 孙波陈玖冰刘永娜; 关键词：情感词典情感教育

基于张量分析的表情特征提取被引量：6: 2016年; 表情识别的性能依赖于所提取表情特征的有效性,现有方法提取的表情基本上是人脸与表情的融合体,然而不同个体的人脸差异是表情识别的主要干扰因素。在表情识别时,理想情况是将个体相关的人脸特征和与个体无关的表情特征相分离。针对此问题,在三维空间建立人脸张量;然后用张量分析的方法将人脸特征与表情特征进行分离,使获取的表情参数与人脸无关。从而排除不同个体的人脸差异对表情识别的干扰。最后,在JAFFE表情数据库上验证了该方法的有效性。; 孙波刘永娜罗继鸿张迪张树玲陈玖冰; 关键词：表情特征提取表情识别情感识别张量分析

应用型物联网工程本科专业实践教学体系探索被引量：1: 2022年; 物联网产业的发展要求物联网工程专业教育随之调整,在分析实践教学对物联网工程专业重要性的基础上,针对物联网工程专业实践教学不足问题,从构建累进式实践教学体系、多课程协同的实践授课体系、教产协同育人平台、以赛促学的实践训练模式及课程思政化全覆盖等几个方面,探索应用型物联网工程专业实践教学改革,以提升物联网应用型人才创新能力和实践技能的培养效果。; 刘德兵张晶晶刘金羽黄建清刘永娜; 关键词：物联网工程实践教学教学体系教学改革

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