课题基金 / 基金详情

聋哑学生课堂视频的机器理解与效能分析

批准号:
62077023
项目类别:
面上项目
资助金额:
48.0 万元
负责人:
廖盛斌
依托单位:
学科分类:
教育信息科学与技术
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
廖盛斌

项目摘要

结项摘要

廖盛斌的其他基金

相似基金

相关文献

中文摘要
本项目提出了聋哑学生课堂视频机器理解和效能分析的理论框架和全新方法,探索和研究聋哑学生课堂学习认知情绪的机器识别、聋哑学生课堂行为姿态的机器识别、聋哑学生课堂互动场景的机器理解、以及基于机器理解的学习效能分析理论模型和关键技术。项目将基于中央差分卷积神经网络模型和多尺度注意力融合机制,研究聋哑学生课堂学习认知情绪细粒度表征和识别算法;融合不同层级卷积神经网络特征和长短时记忆网络对聋哑学生课堂视频进行时空特征提取和可视化概念识别;采用多通道卷积神经网络和长短时记忆网络架构,研究聋哑学生课堂视频语义描述模型和典型互动场景的机器理解;研究基于机器理解的学习效能分析以提供智能的个性化学习支持服务。项目将基于真实的聋哑学生课堂视频数据,对提出的理论模型和算法进行实证分析。本项研究属于人工智能和教育科学的交叉领域,对于特殊教育的研究与应用具有重要的理论及现实意义。
英文摘要
The theory framework and new methods of machine understanding and effectiveness analysis of classroom videos for the deaf-mute students are proposed in this project. The focus of the research will be the theoretical models and key technologies in machine recognition of classroom learning cognitive emotions and behavioral stances, machine understanding of classroom interaction scenarios, and learning effectiveness analysis for the deaf-mute students. In this project, we will construct fine-grained feature representation and recognition algorithms of classroom learning cognitive emotions for the deaf-mute students based on central difference convolution neural networks and multiscale attention fusion mechanism. We will combine different level features of convolutional neural networks and long short-term memory networks to obtain the temporal features and recognize the visualization concepts of classroom videos of the deaf-mute students. We will use convolutional neural networks with multi-channels and long short-term memory networks to construct a semantic description model of classroom videos of the deaf-mute students and enable machines to understand typical classroom interaction scenarios. The project will build learning effectiveness analysis model based on machine understandings to provide smart personalized learning support services. The project will present example analysis for proposed theoretical models and algorithms based on real data of classroom videos of the deaf-mute students. The project stands at the crossroads of artificial intelligence and education, this study has both theoretical and practical importance for special education.
本项目在“人工智能+特殊教育”框架下,围绕听障儿童课堂行为多模态理解与学习效能评估的核心问题,构建了融合计算机视觉、自然语言处理与教育科学的理论框架与技术体系,采集和研制了模型训练数据集。在此基础上,项目组设计了听障儿童课堂学习认知情绪状态模型、机器辨识听障儿童发音算法;研究了多模态听障儿童课堂行为姿态的机器识别算法;采用建构主义学习理论,建立了听障儿童课堂互动情境模型和机器理解算法;结合听障儿童课堂常用词汇表和机器理解的视频语义特征,构建了听障儿童课堂个性化资源生成和学习效能分析模型 。该项目主要研究结果包括机器自动辨识听障儿童发音、学生学习认知情绪状态和行为姿态识别、课堂互动情境理解、风格化课堂资源生成、课堂视频风格的机器自动分析。项目组的研究成果得到了湖北省儿童康复中心的高度认可,为特殊教育数字化转型提供理论与工具支撑,相关研究成果对于推动特殊教育改革和高质量发展具有重要的理论和实际意义。.
随机网络效用最大化关键技术研究
  • 批准号:
    61072051
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    29.0万元
  • 批准年份:
    2010
  • 负责人:
    廖盛斌
  • 依托单位:
国内基金
海外基金