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基于计算机视觉的实时干预课堂消极情绪感染方法研究
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基于计算机视觉的实时干预课堂消极情绪感染方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-9页
第1章 绪论第13-19页
　　　　1.1 研究背景及意义第13-14页
　　　　1.2 国内外研究现状第14-17页
　　　　1.3 本文的主要工作第17-18页
　　　　1.4 本文的组织结构第18-19页
第2章 相关工作研究第19-25页
　　　　2.1 图像超分辨率第19-21页
　　　　2.2 分类算法第21-23页
　　　　　　　　2.2.1 K邻近分类算法第21页
　　　　　　　　2.2.2 决策树分类算法第21-22页
　　　　　　　　2.2.3 支持向量机第22页
　　　　　　　　2.2.4 朴素贝叶斯分类算法第22-23页
　　　　　　　　2.2.5 卷积神经网络第23页
　　　　2.3 情绪感染模型第23-24页
　　　　2.4 本章小结第24-25页
第3章 基于WDSR模型的图像超分辨率方法研究第25-34页
　　　　3.1 基本思想第25-26页
　　　　3.2 数据集的构建第26-27页
　　　　3.3 基于WDSR模型的超分辨率模型构建第27-33页
　　　　　　　　3.3.1 WDSR模型第27-30页
　　　　　　　　3.3.2 网络结构第30-31页
　　　　　　　　3.3.3 模型训练与结果展示第31-33页
　　　　3.4 本章小结第33-34页
第4章 基于卷积神经网络的学业情绪识别方法研究第34-44页
　　　　4.1 基本思想第34-35页
　　　　4.2 数据集的构建第35-38页
　　　　　　　　4.2.1 Fer2013 数据集第35-36页
　　　　　　　　4.2.2 数据集预处理第36-38页
　　　　　　　　4.2.3 学业情绪分数量化第38页
　　　　4.3 基于卷积神经网络的学业情绪识别第38-43页
　　　　　　　　4.3.1 卷积神经网络第38-40页
　　　　　　　　4.3.2 神经网络构建第40-41页
　　　　　　　　4.3.3 网络模型训练第41-43页
　　　　　　　　4.3.4 训练结果第43页
　　　　4.4 本章小结第43-44页
第5章 课堂场景中的消极情绪感染模型第44-50页
　　　　5.1 基本思想第44-45页
　　　　5.2 消极情绪感染模型构建第45-48页
　　　　　　　　5.2.1 课堂消极情绪感染范围确定第45-47页
　　　　　　　　5.2.2 定位消极情绪感染源第47-48页
　　　　5.3 本章小结第48-50页
第6章 实时干预课堂消极情绪感染系统第50-57页
　　　　6.1 基本思想第50-51页
　　　　6.2 系统构建第51-54页
　　　　　　　　6.2.1 系统整体架构第51页
　　　　　　　　6.2.2 系统具体流程第51-54页
　　　　6.3 系统效果图第54页
　　　　6.4 实验结果第54-56页
　　　　6.5 本章小结第56-57页
第7章 总结与展望第57-59页
　　　　7.1 总结第57-58页
　　　　7.2 展望第58-59页
参考文献第59-63页
作者简介及科研成果第63-64页
致谢第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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