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题名在线环境下基于PPG信号的学习注意力识别
被引量：4
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作者
李卿
卫天宇
乐洁玉
刘三女牙
孙建文
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机构
华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室
华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心
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出处
《现代教育技术》
CSSCI
2021年第7期80-87,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目‚课堂环境下基于多传感信息的学习注意力识别研究‛(项目编号:61807012)
国家自然科学基金面上项目‚多传感数据驱动的智能课堂共享调节机理与量化分析方法‛(项目编号:62077021)
中央高校基本科研业务费专项资金项目‚在线学习环境下注意力监测方法与反馈机制研究‛(项目编号:CCNU20QN027)的阶段性研究成果。
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文摘
实时识别学生的学习注意力并提供及时反馈,是保证在线学习效率的重要手段。为有效识别学习注意力,文章首先阐述了基于生理信号的注意力识别原理,在此基础上提出一种基于PPG信号的学习注意力识别方法。随后,文章通过可穿戴式传感设备采集了26名学生在线学习时的PPG与EEG数据,经数据预处理与特征提取,采用随机森林算法,构建了基于PPG信号的学习注意力识别模型,并验证了其准确率。最后,文章从学生用户和教师用户视角,兼顾数据隐私与适用性,研发了基于PPG信号的学习注意力系统,提供用户信息与学习资源管理、学习与注意力识别、注意力分析三大功能。文章的研究有助于教师优化教学内容与教学策略,激发、维持学生的学习兴趣并提高其在线学习参与度,为进一步提升在线教育质量提供支撑。
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关键词
学习注意力
注意力识别
PPG信号
在线教学
可穿戴式传感设备
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Keywords
learning attention
attention recognition
PPG signal
online teaching
wearable sensor device
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分类号
G40-057
[文化科学—教育学原理]
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题名基于深度森林的脑电注意力识别研究
被引量：6
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作者
陈群
薄华
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机构
上海海事大学信息工程学院
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出处
《电子设计工程》
2018年第17期35-39,共5页
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文摘
针对脑电信号的注意力识别精度问题,本文应用深度森林的算法进行仿真研究。首先对原始脑电信号通过小波分析进行预处理去噪,然后采用深度森林的方法进行分类识别。实验分别对6位受试者在注意和非注意两种状态下的脑电信号进行分析,结果表明,对注意力状态识别的准确率达到了95%以上,同时对通用数据库中清醒和睡眠两种状态下的脑电数据进行识别,也取得了较高的识别率,结果证明了该算法对脑电信号注意力识别的准确率是可靠的。
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关键词
注意力识别
脑电信号
小波分析
深度森林
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Keywords
attention recognition
EEG signal
wavelet analysis
deep forest
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种基于动态贝叶斯网的视觉注意力识别方法
被引量：2
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作者
董力赓
邸慧军
陶霖密
徐光祐
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机构
清华大学计算机科学与技术系清华信息科学与技术国家实验室(筹)
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第A03期140-146,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.60673189
No.60873266
No.90820304)
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文摘
头部姿态估计是识别用户视觉注意力目标的主要依据.但在实际应用场合下,大范围头部姿态、低分辨率图像以及光照变化等因素使得可靠、准确的头部姿态估计难以实现.针对这些困难,提出一种基于动态贝叶斯网模型的视觉注意力目标识别方法.通过人脸图像与多个人脸姿态类别的相似度向量对头部姿态进行度量而不是显式的计算具体姿态值.模型融合多注意力目标、多用户位置、多摄像机图像等因素间的概率依赖关系并进行联合推理.智能厨房原型环境下的实验结果表明提出的模型是有效的.
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关键词
视觉注意力目标识别
动态贝叶斯网
智能厨房
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Keywords
visual focus of attention recognition
dynamic Bayesian network
the ambient kitchen
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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