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基于体态语言的三维虚拟教师情感表达被引量：3: 2011年; 虚拟教师一般仅通过面部表情表达情感。为此,在情感、个性等高层心理参数与虚拟教师人脸、人体几何模型等低层动画参数之间建立映射机制,构建体态语言情感表达行为模型,以表达情感所使用的不同肢体部位建立原子动作库,通过贝叶斯网络设计情感表达生成策略,基于脚本技术实现体态语言逼真和丰富的表达。在OpenSim上的实验结果证明了该模型的实用性。; 赵慧勤孙波胡晓雁谢彬田燕琴; 关键词：体态语言虚拟教师情感表达脚本技术

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

基于稀疏成分分析的遥感影像分类被引量：2: 2009年; 遥感影像分类一直是遥感研究的重点、难点和热点之一。针对经典的主成分分析法在不同地物的光谱存在重叠相关时,分类效果欠佳的缺陷,提出一种基于稀疏成分分析的遥感影像分类法。该方法利用稀疏性提取源信号,不要求源成分之间互不相关。实验结果表明,与主成分分析方法相比,基于稀疏成分分析的分类结果更可靠、更准确。; 余先川曹婷婷杨春萍陈焕东吴淑雷; 关键词：遥感影像分类主成分分析数据挖掘 TM

智慧学习环境中基于面部表情的情感分析被引量：66: 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

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

过程建模技术研究综述: 本文在综合研究常用的过程建模技术基础上,对比了4种非形式化过程建模技术（RAD、IDEF、EPC、UML）和3种形式化过程建模技术（Z语言、π演算、Petri网）的建模过程及特点,并进一步总结了各建模技术的适用范围。为实...; 张树玲孙波田艳琴; 关键词：IDEF EPC UML Z语言 Π演算; 文献传递

虚拟教师情感合成模型的研究被引量：4: 2012年; 情感建模是当前的研究热点,但目前对于教师教学情感建模的研究并不多,情绪心理学中的情绪评价理论以及情绪的动机理论给教师教学情感建模提供了理论基础。虚拟教师情感状态的变化是对外部刺激的认知评价、内部需要、个性特征共同作用的结果,在外部刺激、内部需要、个性特征的影响下,考虑各个基本情感之间的相互影响,并考虑情感本身的衰减和饱和特性,可构建虚拟教师的教学情感合成模型。该模型的可计算性能够在开源的三维分布式虚拟环境OpenSim中加以验证。; 赵慧勤孙波; 关键词：虚拟教师情感表达

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