發(fā)布時(shí)間：2016-06-23 01:07

  本文關(guān)鍵詞：基于腦波與計(jì)算機(jī)視覺的注意力檢測(cè)技術(shù)在E-Learning中的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《昆明理工大學(xué)》 2015年

基于腦波與計(jì)算機(jī)視覺的注意力檢測(cè)技術(shù)在E-Learning中的應(yīng)用研究

余饒東  

【摘要】：伴隨著信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,現(xiàn)有的教學(xué)模式已不再只有傳統(tǒng)的課堂授課方式,越來越多的E-Learning教學(xué)平臺(tái)被廣泛的使用在教育、企業(yè)培訓(xùn)中。E-Learning教學(xué)模式較之傳統(tǒng)教學(xué)模式最大的好處就是沖破了固定時(shí)間地點(diǎn)的限制,讓學(xué)習(xí)者能夠真正意義上隨時(shí)隨地的線上學(xué)習(xí)。但又由于這一特點(diǎn),使得目前的E-Learning系統(tǒng)存在著嚴(yán)重情感缺失的問題：學(xué)習(xí)者與同學(xué)老師分離,使他們?cè)趯W(xué)習(xí)過程中由于缺乏與他人的情感交流,導(dǎo)致學(xué)習(xí)者開小差、分散注意力,最終嚴(yán)重影響學(xué)習(xí)效率。為了解決該問題,本文提出了在E-Learning系統(tǒng)學(xué)習(xí)過程中對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行注意力檢測(cè)來提高學(xué)習(xí)效率的兩種方法：基于計(jì)算機(jī)視覺的檢測(cè)和基于腦波的檢測(cè)。在計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)部分,本文首先對(duì)人臉檢測(cè)和人眼檢測(cè)的相關(guān)技術(shù)做了介紹,然后重點(diǎn)研究了兩者相結(jié)合用于注意力檢測(cè)的可行方案。該方案在計(jì)算機(jī)視覺部分采用OpenCV庫(kù)中基于adaboost算法的haar分類器,在實(shí)驗(yàn)中取得了較好的檢測(cè)效果。在腦波檢測(cè)部分,文中一開始總結(jié)了前人腦波采集的各種方法,接下來重點(diǎn)介紹可穿戴腦波檢測(cè)設(shè)備的優(yōu)越性。在本文的研究中使用了NeuroSky公司的Mindwave可穿戴設(shè)備來獲取學(xué)習(xí)者的腦波數(shù)據(jù),并通過其提供的SDK編寫程序來完成注意力的檢測(cè)。本文將注意力不集中的狀態(tài)具體分為顯式偏離分心、顯式疲勞分心、隱式分心等三個(gè)部分(顯式的分心指通過視覺手段可分辨出的分心行為,如面部朝向的偏離或者疲勞時(shí)眼瞼的閉合,隱式分心指不伴隨分心行為的內(nèi)在心理狀態(tài)的分心),并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)兩種檢測(cè)方法在上述各個(gè)分心狀態(tài)中的檢測(cè)率。然后通過分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比較這兩種方法的區(qū)別以及各自的優(yōu)缺點(diǎn),并重點(diǎn)探討研究在兩種方法相結(jié)合的情況下的注意力檢測(cè)方法。本文針對(duì)注意力檢測(cè)主要做了以下三方面的貢獻(xiàn)：第一,提出了將人臉檢測(cè)與人眼檢測(cè)相結(jié)合用于注意力檢測(cè)的方法。當(dāng)兩者都檢測(cè)到目標(biāo)時(shí),判定學(xué)習(xí)者專注。第二,以Mindwave為硬件基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了一套注意力檢測(cè)方法,當(dāng)檢測(cè)到的專注值低于閾值時(shí),判定學(xué)習(xí)者分心。其中的專注閾值,提出了采樣求平均值的方法,動(dòng)態(tài)的為每位學(xué)習(xí)者選取適合他們的閡值。第三,提出了將計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)與腦波檢測(cè)相結(jié)合用于注意力的檢測(cè)的方法,并在實(shí)驗(yàn)中取得了好的檢測(cè)效果。最后實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)方法適合于檢測(cè)顯式分心,腦波檢測(cè)方法適合于檢測(cè)隱式分心。而將兩者相結(jié)合的檢測(cè)方法,在一定程度上互補(bǔ)了兩種檢測(cè)方法各自的缺點(diǎn),檢測(cè)效果最好。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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6 謝艷鵬;面向細(xì)胞行為辨識(shí)的計(jì)算機(jī)視覺研究與應(yīng)用[D];沈陽理工大學(xué);2015年

7 丁僑俊;基于計(jì)算機(jī)視覺的智能停車場(chǎng)引導(dǎo)系統(tǒng)研究[D];福建師范大學(xué);2015年

8 王鵬博;多態(tài)并行機(jī)上的OpenVX系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];西安郵電大學(xué);2015年

9 姜楠;攝影測(cè)量計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)測(cè)量中的關(guān)鍵技術(shù)[D];西安科技大學(xué);2008年

10 童釗;基于計(jì)算機(jī)視覺的水稻葉片信息研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：基于腦波與計(jì)算機(jī)視覺的注意力檢測(cè)技術(shù)在E-Learning中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：60346