1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1研究目的及意义
随着人机交互领域和信息技术的迅猛发展，远程教育逐步兴起。与传统教育相比，远程教育具有方便获取、可利用碎片时间学习、灵活实惠等优点，但与之相对应的问题也十分突出。失去了教学者现场监督的学习环境，远程教育中学习者的学习效率和的学习专注程度可能会大打折扣，导致教学无法达到预期的效果。
心理学家mehrabian的研究表明，人类的感情表达中，语言、声音和面部表情所占比例分别是7%、38%和55%。由此可见，面部表情在情感交流中的重要性。学生在学习过程中的表情，是对老师讲课内容理解程度的直接反映。通过情绪交互，师生能够更好地交流，控制学习进度。人脸表情识别技术可以有效的解决远程教育中情绪交互这一问题，该技术通过计算机智能分析学习者的面部表情，判断学习者的学习状态，从而提出相应的学习改进对策，弥补了远程教育中的情感交互缺失，增进了师生情感交流，同时优化了远程学习效果。
2. 研究的基本内容与方案
2.1 研究基本内容
本研究的主要内容是基于视频的人脸表情识别，并进行表情分析，识别学生在进行远程教育活动中的表情，了解学生学习状态，并将分析结果运用于远程教育实践中。
基于视频的人脸表情识别系统一般包含以下三个部分：人脸检测及定位、面部特征提取、表情分类识别。
3. 研究计划与安排
第1周—第3周 搜集资料，了解研究内容及理论，撰写开题报告；第4周—第5周 论文开题，熟悉基本理论；
第5周—第6周 总体设计；
第6周—第10周 系统设计、制作；
4. 参考文献（12篇以上）
[1]. 岳雷. 人脸表情识别新算法研究. 北京理工大学， 通信与信息系统， 2015， 博士[2]. 梅珍妮. 实时人脸表情识别方法的研究与实现. 机械制造与自动化, 2015年04期. 福州大学机械工程及自动化学院
[3]. 钟思志. 人脸面部表情识别算法研究. 华东师范大学， 计算机应用技术， 2015， 硕士
[4]. 施徐敢. 基于深度学习的人脸表情识别. 浙江理工大学，2015，硕士
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