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面向幼儿园的情绪分析系统与关键技术研究

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面向幼儿园的情绪分析系统与关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
 1.1 研究背景第10-11页
 1.2 研究现状第11-14页
  1.2.1 幼儿园系统相关理论与应用第11-12页
  1.2.2 人脸识别与情绪识别应用第12-13页
  1.2.3 边缘计算与云计算第13-14页
 1.3 研究内容第14-15页
  1.3.1 减小系统时延第14页
  1.3.2 提升人脸识别精度第14页
  1.3.3 幼儿情绪数据分析第14-15页
 1.4 研究意义第15页
 1.5 论文结构第15-16页
第二章 “云边结合”技术架构第16-22页
 2.1 问题表述第16-17页
  2.1.1 时延构成第16-17页
  2.1.2 边缘节点吞吐量第17页
 2.2 系统架构与优先级算法第17-19页
  2.2.1 “云边结合”系统架构第17-18页
  2.2.2 优先级调度算法第18-19页
 2.3 实验与验证第19-21页
 2.4 本章小结第21-22页
第三章 人脸识别精度提升第22-34页
 3.1 问题表述第22-23页
 3.2 数据采集与标注第23-25页
 3.3 基于位置信息的人脸身份矫正模型第25-32页
  3.3.1 位置数据探索第25-26页
  3.3.2 模型简介第26-27页
  3.3.3 相关背景: 循环神经网络(RNN)第27-29页
  3.3.4 模型描述第29-32页
  3.3.5 实验验证第32页
 3.4 本章小结第32-34页
第四章 幼儿情绪挖掘分析第34-46页
 4.1 幼儿情绪数据采集第34-35页
 4.2 幼儿情绪数据集描述第35页
 4.3 幼儿个体情绪数据分析第35-41页
  4.3.1 基于情绪数据对幼儿聚类第36-38页
  4.3.2 幼儿个体负面情绪分析第38-41页
 4.4 幼儿群体情绪数据分析第41-44页
  4.4.1 课程评估分析第41-42页
  4.4.2 班级管理分析第42-44页
 4.5 本章小结第44-46页
第五章 幼儿园情绪分析系统的实现第46-66页
 5.1 系统架构设计第46-49页
 5.2 系统开发环境第49-50页
 5.3 系统设计与实现第50-65页
  5.3.1 系统应用需求分析第50-51页
  5.3.2 数据库设计第51-54页
  5.3.3 系统测试用例第54-58页
  5.3.4 测试结果展示第58-65页
 5.4 系统实际应用结果第65页
 5.5 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-74页
攻读学位期间发表或已录用的学位论文第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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