基于数据融合与迁移学习的学生表情识别研究

学生表情逐渐成为感知学生状态的重要途径,因此准确的识别学生表情因具有重要价值而受到广泛的关注.本文针对学生表情识别这一问题,提出基于数据融合与迁移学习的识别模型,该模型融合3个数据集,以解决学生表情数据缺乏与多样性问题,同时引入迁移学习来提升预测精度.在数据集及实际学生表情图像上的实验结果表明,本文提出的模型可以准确识别学生表情,提升了预测精度.     

基于表情识别技术的用户研究方法

目的为了以更加客观的方式评估用户体验,拓展用户研究的途径,引入表情识别技术对已有用户研究方法进行优化与探索。方法以阅读APP为研究载体,以表情识别与卷积神经网络算法为技术手段,通过设计人机交互实验将其应用于用户研究过程中,建立用户面部表情与用户主观满意度的映射关系。结果针对阅读APP"X",开展了基于表情识别技术和传统问卷访谈的双向设计研究,并采用对比验证的方法得出了基于表情识别技术的用户满意度客观度量方法的有效性和可行性,进而挖掘了基于表情识别方法的用户研究优势。结论基于表情识别技术的用户研究方法在产品交互设计中具有一定的通用性。通过识别分析用户与产品进行人机交互时的面部表情动态变化,可以使用户体验评估更加客观并容易解读,准确定位产品交互体验问题,为设计领域中的用户研究和认识提供了新思路,同时也为表情识别技术与产品设计的交叉融合提供了理论和实践意义的参考。     

基于卷积神经网络的表情识别

在传统静态表情识别研究基础上,提出一种简单的人脸裁剪方法,再用浅层卷积神经网络进一步提取特征并进行表情识别。以CK+和JAFFE为实验数据集,进行预处理效果对比实验、数据增强实验、单种表情识别实验和跨数据集六分类实验。结果表明,针对数据量较少的情况,提出的表情识别方法效果明显且鲁棒性更优。     

Photoshop的使用与处理制作

本文中主要通过Photoshop技术对人物的面部进行处理,具体包括如何做到人的面部肌肤富有真实性、人体形态具有形象性等,主要的目的在于通过此次设计充分理解和把握设计者是如何通过Photoshop技术实现人物的刻画的。     

人类具有21种不同表情

科学家最新研究描绘出人类21种独特表情,是之前被广泛认可的人类表情的3倍多。美国俄亥俄州大学研究人员对230名志愿者进行测试,描述了6种最广为人知的基本情绪——快乐、悲伤、恐惧、生气、惊讶和厌恶。他们还要求志愿者做出一些“混合表情”,例如：“面带微笑的厌恶”“悲痛的愤怒”“开心的惊讶”等。     

西风东吟——老外的中国家——温暖的家常表情

时间流逝、揭开表面单调重复的面纱，在堂皇的大街背后，这个安静的小院里是家常的温暖表情，有着朝起菩归的希望，构筑纷繁世界里个永恒的静音．     

一个有表情的大房子——旺德府国际家俱建材购物中心方案设计

以家居的方式提炼建筑,打破以往建材家俱市场的冰冷面孔,给顾客提供以"家"为中心,集家俱、建材、设计、装修以及智能信息、文化传播、展览演示、购物休闲等综合功能为一体的"一站式"服务。     

制造表情--学校建筑的一种可能

文章介绍了辽宁省实验学校——学院浑南第一小学设计与建造的过程，从真实与虚构、逻辑生成、表情策略、未尽与遗憾等几个方面，提出在小学建筑设计中通过制造建筑表情，来写意校园生活的可能。