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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

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

五维图书评价体系及分析模型的建构被引量：21: 2013年; 选择科学的图书评价系统,指导和推荐社会选择优质的图书,成为当前图书出版、销售及图书馆等部门的重要工作内容。本文分析了相关评价模型的特点及利弊,并在此基础上,从作者、出版社、图书馆、销售和网络舆情五个方面来源的图书信息进行全面综合评价,提出了五维图书评价体系及分析模型。; 李雁翎孙晓慧陈玖冰; 关键词：舆情分析星形模型

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

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陈玖冰