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人脸表情识别的技术特征及其教育应用场景分析_包涵.pdf
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1、 2023.3电子产品世界设计应用智能识别Design&Application人脸表情识别的技术特征及其教育应用场景分析Technical features of facial expression recognition and analysis of educational application scenarios包 涵,胡卫星(渤海大学教育科学学院,辽宁锦州121013)摘 要:人脸表情识别技术应用于教育场景的过程中,存在课堂教学表情识别的应用与实践定位不明确、在线教学表情识别的精准度有待于提升、学校生活应用支持度不高与教育大数据隐私等问题,亟待需要深入分析并加以解决。目前,行之有效的
2、解决措施有:人脸表情识别技术识别应用的定位性要明确、精准度要提升、支持度要深入、技术性要适度4个方面。关键词:人脸表情识别;技术特征;教育场景人脸表情识别技术已成为近年来模式识别和人工智能相关领域的研究热点问题之一。人脸表情在人类的内心情感世界中起着传递媒介的作用,通过人脸表情识别可以获得个体的各种即时情绪情感状态,从而使个体的学习过程充满各种即时性信息。如今,伴随着“互联网+教育”时代到来,人脸表情识别同样也可以应用于教育领域中,强大的人脸表情识别技术支持使得课堂教学和在线教学更加有序高效。人脸表情识别技术应用于课堂教学和在线教学中,教师可通过观察学生脸部表情变化及时了解学生的真实心理活动,
3、进而能准确掌握学生对知识点的理解,并采取有效的手段来提高教学效果,使教学活动过程变得更加有趣和高效。1 人脸表情识别的技术特征分析11.1 产生与发展人类语言可划分为两大类:自然语言与形体语言,人脸表情是形体语言中的一部分,一般是由人的眼部肌肉、口部肌肉与脸部肌肉等通过运动而形成。表情往往是人的情感变化可通过面部而观察出的一种情绪表现,是人类情绪的一种客观外显行为。人脸表情识别广泛应用于社会情感分析、医疗诊断、安全驾驶、交通出行、商业宣传与刑事案件侦破等领域。人脸表情识别是在人脸表情的基础之上进行的,人脸表情识别的发展可大致分为 4 个阶段。第 1 阶段可追溯到 20 世纪 70 年代,研究人
4、员根据人脸的五官特征来识别不相同的人脸,采用基于几何结构特征的算法和基于模板匹配的算法进行人脸识别。第 2 阶段,Belhumeur 等人在人脸识别的实践中加入 Fisher 准则,采用隐马尔可夫法和基于 Fisher 的线性判别法进行人脸识别的研究。第 3 阶段,人脸识别研究更加具有参考性和现实意义,Gabor 小波变换特征提取等算法的出现使得人脸识别的研究更加精准。第 4阶段,大数据时代的到来,人脸识别的数据库不断壮大,CNN 卷积神经网络等算法的涌现不断地推动着人脸识别的发展。1.2 技术特征1.2.1 人脸表情识别的要素在 20 世纪 70 年代中期,著名美国心理学家 Ekman通过实
5、验将人脸面部表情划分为 6 类:高兴(Happy)、悲伤(Sad)、害怕(Fear)、生气(Angry)、厌恶(Disgust)和惊讶(Surprise)1。人脸表情可传达人类的特定情感信息,比如高兴通常指听到好消息或者见到想见的人,一般会通过舒展眉头、眼存笑意与嘴角上扬来表达。40ELECTRONIC ENGINEERING&PRODUCT WORLD 2023.3$智能识别电子产品世界Design设计应用&Application基于此,人们不断的优化发展着人脸表情识别技术。在这个研究分析过程中,表情数据集是人脸表情识别研究中一个至关重要的环节。其中较为典型的有 20 世纪 90 年代 Ly
6、ons 等人建立的一个以日本女性为代表的表情数据集(JAFFE)。该数据集共收录日本女性的 213 张图像,其中包含 10 名日本女性在相同环境下做出的高兴、悲伤、中性、厌恶、愤怒、恐惧以及惊讶这 7 种表情,每一种表情大约包含 30 张图像2。具体图像如图 1 所示。图1 JAFFE表情数据集部分图像1.2.2 人脸表情识别的过程人脸表情识别过程可划分为 3 步:图像化、特征提取与表情识别。图像化是面部表情分析的第一步,是对人脸进行图像的取得与预先处理,首先对图片或视频中的人脸进行定位获取,然后根据人的眼睛、鼻子和嘴巴等器官的特征来检测面部,最后将检测器检测到的面部图像进行预处理,即图像归一
7、化处理。表情特征提取是表情分析过程中最为关键的一步,人脸图像包含大量信息,所以进行人脸面部表情识别时需提取出人脸五官特征、纹理特征等相关信息,人脸面部表情特征提取方法主要分 3种:基于全局的提取方法、基于局部的提取方法以及混合提取方法。面部表情分析过程的最后一步是进行表情识别。首先是采用基于模板的匹配方法、基于神经网络的方法、基于概率模型的方法以及基于支持向量机的方法等对面部表情进行分类。待面部表情分类完成后,再采用面部行为编码系统与基于模板的分类两种方法进行识别。人脸表情识别的整体过程如图 2 所示。1.3 系统研发人脸表情识别技术主要由三大系统组成:面部行为编码系统(FACS)、脸部动画参
8、数(FAP)与最大限度辨别面部肌肉运动编码系统(MAX)。面部行为编码系统(FACS)。FACS 是著名的国际心理学家 Ekman 根据人类面部解剖学的特点,将面部肌肉分解为几个独立且相关的运动单元 AU,描述出不同面部肌肉运动和不同表情之间的对应关系。FACS 对现实生活中大部分人类的表情进行分类,并用面部运动描述了几乎所有可能出现的面部表情,因而成为目前面部表情肌肉运动的权威参考标准。脸部动画参数(FAP)。FAP 用于 3D 人脸识别,同时是 MPEG-4 标准的一套标准参数,主要用于合成一种实时虚拟人脸表情动画,它的主要编码方案是基于关键特征点在人脸网络中的位置来进行实施的。图2 人脸
9、表情分析过程 2023.3电子产品世界设计应用智能识别Design&ApplicationFAP 是一套完整的人类面部运动集合参数标准,它与人脸肌肉运动密切相关,在描述自然面部表情时效果极佳。最大限度地辨别面部肌肉运动编码系统(MAX)。MAX 将人脸区域划分为几个部分:额头、鼻翼和鼻根、眼睛、脸颊以及嘴唇和下巴的区域,相应地对所列出的29 个面部运动单元进行编码,每个编码代表面部特定区域的活动,面部表情就是由这些特定区域的肌肉运动组合而构成。三大系统的特征比对如表 1 所示。表1 三大系统特征比对特征优点缺点应用场景FACS运动单元AU;不同脸部肌肉动作与不同表情对应关系;涉及所有可能的表情
10、;目前的权威参照;无法分析具体表情含义;诺达思表情识别分析FAP三维面部表情识别;描述自然表情极佳;涉及表情类型较少;基于MPEG-4的三维人脸动画MAX测量局部面部肌肉运动;最大限度辨别面部肌肉运动;不全面;不存在对潜在情绪的推导;面部表情量表2 人脸表情识别技术在教育中的应用场景分析2.1 课堂教学传统课堂教学主要是一种教师“讲”与学生“听”的面对面教学形式。通过与学生面对面的互动交流,教师可以从学生的表情、神态以及语言中获取到学生是否理解领会所学知识,同时也可进行表情与情感分析,及时调整教学节奏、调动课堂气氛与调整教学策略。传统的这种情感分析往往是基于教师实践经验后的积累,面向的是学生群
11、体的大部分,无法照顾到学生个体的个性化需求。借助于人脸表情识别技术的课堂教学应用,可对学生学习状态做出及时反馈和调整,例如对教学内容疑惑时,学生表情为眉头紧皱、头部倾斜;对教学内容理解时,则表情为展眉愉悦、头部上扬;对教学内容厌恶时,表情为眉头微皱、头部低下等。人脸表情识别技术在面对面课堂教学中应用,便于教师对学生进行即时情感分析与教学反馈,显著地提升教学的效果和质量。课堂教学中学生的面部表情类型主要分析如表 2 所示。表2 课堂教学中学生的面部表情分析心理状态头部特征眼部特征唇部特征疑惑头部倾斜眉头紧皱嘴角下移理解头部上扬展眉愉悦嘴角上扬厌恶头部低下眉头微皱嘴角紧闭倾听头部垂直眉目舒展嘴角微
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