基于OPENFACE的学习者表情分析

作者：徐航

来源：数字技术与应用, 2023, 41(10): 17-21.

DOI：10.19695/j.cnki.cn12-1369.2023.10.04

<正>2018年，教育部印发的《教育信息化2.0行动计划》中指出，要以人工智能、大数据、物联网等新兴技术为基础，依托各类智能设备及网络，积极开展智慧教育创新研究和示范，推动新技术支持下教育的模式变革和生态重构[1]。“人工智能+教育”的发展为评估学生学习状态，从而辅助进行课堂教学效果诊断提供了一种有效途径，是实现个性化教学和教育公平的强有力手段。在“以学习者为中心”的建构主义思想指导下，学习者在学习过程中的情感表达备受瞩目，现有针对六种基本表情(生气、厌恶、害怕、开心、悲伤、惊讶)识别的算法已经发展得较为成熟[2-5]，然而这些大幅度的情感表达在日常生活中，尤其是标准化课堂环境下出现的频率并不高，更为常见的是面部局部特征的细微变化(例如眉毛提升、皱鼻、下巴抬起等)。

• 单位
  陕西师范大学