Áp dụng mô hình học sâu nhận dạng mức độ hài lòng của người học

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Hồng Thúy Vũ Lê, Viết Hưng Nguyễn, Huy Hoàng Trịnh

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 370 Education

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh , 2022

Mô tả vật lý: 2053-2063

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 425247

Giáo viên dựa vào biểu hiện của người học sẽ biết được các hoạt động trong tiết dạy là thu hút hay nhàm chán, qua đó có những điều chỉnh phù hợp để chất lượng giảng dạy ngày càng tốt hơn. Trong giảng dạy trực tuyến, giáo viên và người học tương tác qua màn hình máy tính. Do đó, để đánh giá mức độ hài lòng của người học thì chủ yếu dựa vào cảm xúc trên khuôn mặt. Ngày nay, nhờ vào học sâu (deep learning), việc nhận dạng cảm xúc trên khuôn mặt người đã có những kết quả khả quan và giữ một vị trí quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu đề xuất một mô hình học sâu phát hiện các cảm xúc khuôn mặt để từ đó hỗ trợ nhận dạng mức độ hứng thú của người học. Việc huấn luyện dựa trên bộ dữ liệu thu thập riêng là "HSTVK-EMO".
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH