Luận án Một số kỹ thuật nhận dạng biểu hiện khuôn mặt phục vụ đánh giá sự tập trung của người học

Tên luận án:

MỘT SỐ KỸ THUẬT NHẬN DẠNG BIỂU HIỆN KHUÔN MẶT PHỤC VỤ ĐÁNH GIÁ SỰ TẬP TRUNG CỦA NGƯỜI HỌC

Ngành:

Khoa học máy tính (Mã số ngành: 9480101)

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ này tập trung vào một số kỹ thuật nhận dạng biểu hiện khuôn mặt nhằm đánh giá sự tập trung của người học, một chủ đề quan trọng trong lĩnh vực giáo dục. Phân tích học tập tự động đòi hỏi các hệ thống hiệu quả để theo dõi quá trình học tập và cung cấp phản hồi kịp thời cho giáo viên. Các tiến bộ trong cảm biến thị giác và thị giác máy tính đã mở ra khả năng theo dõi tự động hành vi và trạng thái cảm xúc của người học, bao gồm sự thích thú, mệt mỏi, bối rối và mức độ chú ý, thông qua biểu hiện khuôn mặt và tư thế. Việc hiểu rõ hành vi của người học đóng vai trò then chốt trong việc cải thiện chương trình đào tạo, môi trường học tập, phương pháp giảng dạy, từ đó nâng cao hiệu suất học tập và ngăn chặn tình trạng sao lãng hay bỏ học.

Ý tưởng chính của luận án là sử dụng camera để thu thập dữ liệu hành vi của người học, sau đó áp dụng các kỹ thuật xử lý ảnh để trích xuất và phân tích các khung hình video. Luận án tập trung vào việc lựa chọn và xác định các đặc điểm có ý nghĩa như trạng thái đóng/mở của mắt và biểu hiện trên khuôn mặt để đánh giá mức độ tham gia. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về hai kỹ thuật này, luận án nhấn mạnh việc giải quyết những hạn chế còn tồn tại khi triển khai vào môi trường thực tế.

Các kết quả chính mà luận án đạt được bao gồm: (1) Công trình đánh giá mức độ tham gia của người học dựa trên trạng thái đóng/mở của mắt. (2) Đề xuất một kỹ thuật cải tiến để phát hiện trạng thái của mắt, có khả năng tự động xác định ngưỡng, phù hợp với mọi đối tượng mà không phụ thuộc vào một ngưỡng cố định. (3) Phát triển kỹ thuật phân rã biểu cảm thành phần cơ bản, nhằm xử lý vấn đề biểu cảm hỗn hợp thực tế của người học và hạn chế dữ liệu huấn luyện, từ đó nâng cao độ chính xác của mô hình nhận dạng và hiểu chi tiết hơn về cảm xúc của người học.

Mục lục chi tiết:

• CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU
  • 1.1 Phát biểu vấn đề
  • 1.2 Tính cấp thiết của luận án
  • 1.3 Mục tiêu nghiên cứu.
  • 1.4 Đối tượng, Phạm vi, Phương pháp
  • 1.5 Đóng góp của luận án...
  • 1.6 Bố cục của luận án
• CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ ĐÁNH GIÁ SỰ TẬP TRUNG CỦA NGƯỜI HỌC VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂU CẢM KHUÔN MẶT
  • 2.1 Tổng quan về đánh giá sự tập trung của người học.
    • 2.1.1 Y nghĩa sự tập trung
    • 2.1.2 Các yếu tố đánh giá sự tập trung
    • 2.1.3 Phương pháp đánh gia sự tập trung
  • 2.2 Bài toán nhận dạng biểu cảm khuôn mặt
    • 2.2.1 Biểu cảm khuôn mặt
    • 2.2.2 Nhận dạng biểu cảm khuôn mặt
    • 2.2.3 Một số cách tiếp cận trong đánh giá sự tập trung của người học dựa vào biểu cảm khuôn mặt
• CHƯƠNG 3 NHẬN DẠNG BIỂU CẢM THÀNH PHẦN KHUÔN MẶT
  • 3.1 Đánh giá sự tập trung dựa trên biểu hiện trên khuôn mặt
    • 3.1.1 Kiến trúc mô hình
    • 3.1.2 Đánh giá thực nghiệm.
    • 3.1.3 Phân loại tập trung.
  • 3.2 Kỹ thuật phân rã biểu cảm thành phần cơ bản
    • 3.2.1 Phương pháp thực hiện
    • 3.2.2 Thuật toán phân rã.
    • 3.2.3 Kết quả thực nghiệm.
• CHƯƠNG 4 NHẬN DẠNG BIỂU CẢM HÀNH VI KHUÔN MẶT.
  • 4.1 Đánh giá sự tập trung dựa trên trạng thái mắt
    • 4.1.1 Cơ sở lý thuyết của kỹ thuật đánh giá
    • 4.1.2 Đánh giá sự tập trung dựa vào mức độ buồn ngủ
    • 4.1.3 Thuật toán đánh giá sự tập trung
    • 4.1.4 Thử nghiệm.
  • 4.2 Kỹ thuật phát hiện trạng thái đóng/mở mắt.
    • 4.2.1 Cơ sở lý thuyết của phương pháp cần cải tiến
    • 4.2.2 Cải tiến kỹ thuật phát hiện trạng thái đóng/mở mắt dựa vào biến thiên tỷ lệ khung hình
• CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN.