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方静

作品数:18 被引量:43H指数:3
供职机构:华中师范大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金教育部人文社会科学研究基金更多>>
相关领域:文化科学电子电信航空宇航科学技术政治法律更多>>

文献类型

  • 13篇专利
  • 4篇学位论文
  • 1篇期刊文章

领域

  • 5篇文化科学
  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇航空宇航科学...
  • 1篇政治法律

主题

  • 4篇电子设备
  • 4篇教育
  • 4篇课堂
  • 4篇表情
  • 3篇有效信息
  • 3篇识别率
  • 3篇手势
  • 3篇图像
  • 3篇网络
  • 3篇教育教学
  • 3篇教学
  • 3篇表情识别
  • 2篇点集
  • 2篇学习者
  • 2篇用户
  • 2篇人脸
  • 2篇手部运动
  • 2篇手势分割
  • 2篇特征点
  • 2篇网络模型

机构

  • 18篇华中师范大学

作者

  • 18篇方静
  • 14篇何秀玲
  • 11篇李洋洋
  • 8篇陈增照
  • 7篇杨凡
  • 7篇吴珂
  • 5篇肖雄
  • 5篇高倩
  • 4篇张晶晶
  • 4篇汪鹏
  • 3篇熊壮
  • 2篇王聪
  • 2篇张超
  • 2篇张钊
  • 1篇刘婷婷

传媒

  • 1篇现代教育技术

年份

  • 2篇2024
  • 2篇2023
  • 1篇2022
  • 2篇2021
  • 2篇2020
  • 2篇2019
  • 3篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2014
  • 1篇2011
18 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种表情识别方法及装置
本发明提供了一种表情识别方法及装置,其中,该方法包括:获取待测用户的人脸表情图像集合,人脸表情图像集合包括设定帧数的人脸表情图像;提取每帧人脸表情图像的面部特征点集;根据面部特征点集确定对应的人脸表情图像的几何特征组;将...
何秀玲陈增照吴珂张钊方静李洋洋高倩徐丽丽罗青刚汪瑶燕杨凡朱淑培
文献传递
脸部表情识别方法及装置
本发明实施例提供了一种脸部表情识别方法及装置,涉及脸部表情识别技术领域。所述方法包括获取待识别脸部表情图像序列的峰值帧图像;提取所述峰值帧图像的几何特征;提取所述峰值帧图像的Gabor特征;基于所述几何特征和所述Gabo...
何秀玲方静李洋洋吴珂陈增照蒋朗高倩徐丽丽周梦莹罗青冈汪瑶燕杨凡朱淑培
文献传递
一种推荐模型的训练方法、电子设备及计算机存储介质
本申请提供一种推荐模型的训练方法、电子设备及计算机存储介质,根据反馈类型构造多个由两种节点(用户和项目)和统一类型的反馈边组成的反馈信息图,其中每个图的边仅表示一种特定类型的用户对项目的反馈。由于传统的图卷积推荐模型无法...
何秀玲方静朱颂凯李洋洋肖雄汪鹏王晨阳邹正新周瑞婕秦振邦崔梦洁
基于多特征融合的课堂话语分类方法和装置
本发明提供了一种基于多特征融合的课堂话语分类方法和装置,涉及教育教学技术领域,包括:获取课堂话语文本集,该课堂话语文本集包括用于训练的课堂话语文本集和待分类的课堂话语文本集,通过确定用于训练的课堂话语文本集的第一融合特征...
何秀玲方静李洋洋徐丽丽袁欢欢熊壮门琪滨朱颂凯张晶晶
文献传递
基于跟踪数据的学习者概念映射策略模式发现及其在线学习表现研究
方静
中国2022年冬奥会申办宣传中的国家形象传播与塑造
一个国家获得奥林匹克运动会举办权不仅体现该国在经济、政治、文化等方面的实力,而且也是国家形象和民族地位的展示。本文以中国申办2022年冬奥会宣传片为“文本”,从跨文化传播视角,探讨我国国家形象输出的现状,西方国家对我国国...
方静
关键词:冬奥会国家形象跨文化传播
文献传递
人机交互手势识别方法、装置及系统
本发明提供一种人机交互手势识别方法、装置及系统,涉及图像识别技术领域,其中,人机交互手势识别方法包括:接收摄像头所采集的手势图像;对手势图像进行分割,确定手势区域;在手势区域中进行特征提取,得到手势区域的特征信息;根据特...
陈增照何秀玲吴珂刘婷婷冯晓超方静贺冰华李高阳靳青晓高倩宣孝义
文献传递
一种表情识别方法及装置
本发明提供了一种表情识别方法及装置,其中,该方法包括:获取待测用户的人脸表情图像集合,人脸表情图像集合包括设定帧数的人脸表情图像;提取每帧人脸表情图像的面部特征点集;根据面部特征点集确定对应的人脸表情图像的几何特征组;将...
何秀玲陈增照吴珂张钊方静李洋洋高倩徐丽丽罗青刚汪瑶燕杨凡朱淑培
文献传递
基于人体骨架和深度学习的学生课堂行为识别被引量:20
2020年
学生课堂行为表现是课堂教学评价的重要组成部分,而进行学生课堂行为识别对课堂教学评价有重要意义。文章提出了基于人体骨架和深度学习的学生课堂行为识别方法,即通过提取学生行为图像的人体骨架关键信息,结合一个10层的深度卷积神经网络(CNN-10)来识别学生的课堂行为。为验证此方法的有效性,文章使用CNN-10和学生课堂行为识别方法,在学生课堂行为数据集上进行了对比实验。实验结果表明,学生课堂行为识别方法可有效排除学生体态、着装、教室背景等无关信息的干扰,突出关键有效信息,具有更高的识别准确率与泛化能力。使用基于人体骨架和深度学习的学生课堂行为识别方法识别学生典型的课堂行为,能及时、有效地反映学生的学习状态,并帮助教师精准掌握学生的课堂学情,从而助力智能化课堂教学。
何秀玲杨凡陈增照方静李洋洋
关键词:卷积神经网络数据集
基于Android系统的移动学习平台的设计和实现
随着科技的进步,互联网飞速发展,我们步入了网络时代并且逐渐适应甚至依赖网络的存在。网络信息的丰富,极大的改善了人们的生活水平,也进一步加速了人们的生活节奏。传统的教育模式受到教学场地,教育资源以及教育方式等的限制已经不能...
方静
关键词:移动学习平台ANDROID系统
共2页<12>
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