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公开(公告)号：CN113505589A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110802482.2
申请日：2021-07-15
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/166
Abstract: 本发明提供一种基于BERT模型的MOOC学习者认知行为识别方法，包括：获取MOOC论坛中学习者讨论文本数据，生成MOOC评论领域的专业语料；对语料进行预处理，生成包含MOOC领域专业知识预训练数据；结合预训练数据，使用MLM和NSP策略对BERT模型进行再训练，得到MOOC‑BERT；构建MOOC学习者认知行为标注数据集；使用标注数据集对MOOC‑BERT中参数和权重微调，生成面向MOOC学习者的认知行为识别模型。本发明基于BERT模型的MOOC学习者认知行为识别方法，用于提高对在线学习环境中学习者认知行为的识别能力，有效帮助教师分析大规模场景下MOOC学习者的认知行为类型。
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公开(公告)号：CN113420624A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110652542.7
申请日：2021-06-11
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明提供一种非接触式疲劳检测方法及系统，包括：向待检测者发送毫米波雷达信号，并接收从待检测者反射的回波信号；以确定生命体征信号的时频域特征、非线性特征以及时序特征；获取待检测者的脸部视频图像，基于脸部视频图像进行人脸检测和对齐，以提取待检测者人脸的时域特征和空域特征；将生命体征信号的时频域特征、非线性特征以及时序特征与所述待检测者人脸的时域特征和空域特征融合，得到融合后的特征；将融合后的特征输入到分类器，进行待检测者的疲劳状态识别，判断待检测者是否处于疲劳状态。本发明将两种技术融合从而有效抑制主客观因素的干扰，提高疲劳检测的精度。
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公开(公告)号：CN112668467A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011573481.7
申请日：2020-12-25
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供了一种行为分析方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：基于第一评价数据构建特征矩阵，基于第二评价数据以及设定行为计量表计算得到标签向量。将特征矩阵与标签向量进行拼接后得到第一矩阵，并将第一矩阵输入线性回归模型以得到拟合数据曲线，拟合数据曲线用于表征宣讲者的行为与听讲者的行为的关联性。本申请通过拟合曲线得到宣讲者的行为与听讲者行为的关联性，以分析听讲者对宣讲者行为的反馈行为，避免人工针对听讲者的行为评价宣讲者的行为时的主观性，以提高行为分析的准确性。
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公开(公告)号：CN112528642A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011472521.9
申请日：2020-12-15
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F40/279 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种隐式篇章关系自动识别方法及系统，包括：将篇章粒度的文本划分为若干个由篇章关系衔接的两个连续文本片段，记为Arg1和Arg2组成的篇章论元对；对Arg1和Arg2进行分词并标记词性，生成以空格为间隔的词序列；基于Word2Vec语言模型，分别将Arg1和Arg2对应的词序列中每一个词映射成高维数值向量，从而得到Arg1和Arg2的矩阵表示；将Arg1和Arg2的矩阵表示输入到TLA‑Encoder和RC‑Encoder中进行编码，得到包含交互特征的论元表示和篇章论元的局部序列表示；利用外部注意机制融合包含交互特征的论元表示与局部序列特征，得到篇章论元的融合特征向量表示；送入SoftMax中识别融合特征向量所属的篇章关系分类。本发明对隐式篇章关系的识别更加精准。
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公开(公告)号：CN110276335A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910597652.0
申请日：2019-07-04
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本申请提供一种移动端试卷采集方法及装置，移动端试卷采集方法包括采集待识别试卷图像；当待识别试卷图像完整时，判断待识别试卷图像的倾斜角度是否小于预设倾斜阈值；当待识别试卷图像的倾斜角度小于预设倾斜阈值时，判断待识别试卷图像的清晰度是否达到预设清晰度阈值；当待识别试卷图像的清晰度达到预设清晰度阈值时，保存待识别试卷图像。采用本申请提供的移动端试卷采集方法及装置，可以在移动端上完成待识别试卷图像的采集，实现较为便捷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105159593A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510599638.6
申请日：2015-09-18
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F3/0488
Abstract: 本发明公开了一种多屏拼接模式下多点触控方法，在分屏驱动与主机操作系统之间设置有虚拟驱动，所述虚拟驱动执行如下步骤：拦截各分屏驱动传送给主机操作系统的分屏触控指令；将多个分屏触控指令中的触控点坐标从分屏坐标系转换到整屏坐标系并排列形成一个多点触控指令；将多点触控指令传送给主机操作系统；主机操作系统从多点触控指令中读取整屏坐标系下的触控点坐标；主机操作系统将按照读取的触控点坐标执行相应处理；主机操作系统将处理所得结果显示到整屏上。本发明还提供了实现上述方法的虚拟驱动和触控系统。本发明通过软件方式实现了多个用户对多个拼接分屏的同时多点触控操作，扩展性好，使用方便。
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公开(公告)号：CN105094458A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201410330724.2
申请日：2014-07-11
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F3/042
Abstract: 本发明公开了一种电子白板定位方法，包括步骤：S1、在电子白板坐标系中选定四个点坐标作为白板基准点坐标，在计算机屏幕坐标系中选定四个点坐标作为计算机屏幕基准点坐标，建立两基准点坐标之间的映射关系；S2、将上述坐标代入白板坐标与计算机屏幕映射关系式求解参数值；S3、根据计算得到的参数值，建立电子白板量测坐标与计算机屏幕点之间的映射关系；S4、根据映射关系对电子白板所在区域进行任意位置的定位。本发明建立了电子白板量测坐标与计算机屏幕点坐标之间更准确的映射关系，消除电子白板平面由理想承影面转动引起的误差，定位方法简单，定位效果精确。
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公开(公告)号：CN102520859A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110406929.0
申请日：2011-12-09
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明提供了一种面向教学的多点触控方法及系统，该方法具体为：计算机将总屏或总屏分屏后传送给各触控屏，各触控屏接收用户的触控，将各自的单屏触控指令传送给同步整合器，同步整合器将多路单屏触控指令整合为一个多点触控指令后传送给计算机，计算机执行多点触控指令。本发明还提供了多点触控系统，包括计算机、同步整合器、分屏器组和多个触控屏，各触控屏分别通过分屏器与计算机相接，各触控屏还分别通过同步整合器与计算机相接。应用本发明多个用户既可共享系统的屏幕内容，又可同时对屏幕进行触控操作，适用于协作学习、竞争学习和同步学习等教学模式。
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公开(公告)号：CN118887721A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411015316.8
申请日：2024-07-26
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种面部表情识别及其模型训练方法，属于面部表情识别技术领域。本申请首先获取带表情标签的面部图像，对面部图像进行预处理后进行水平翻转；随后将水平翻转前后的图像作为训练数据，再将水平翻转前后的图像空间注意力图之间的重平衡一致性损失、每个训练样本的重平衡焦点损失和交叉熵损失融入损失函数约束面部表情识别模型的训练，得到训练好的面部表情识别模型。最后基于所述面部表情识别模型对输入的面部图像进行表情识别。本申请表情识别方法引入重平衡注意力一致性损失和重平衡焦点损失，由此提升了面部表情识别模型的分类性能，解决了传统面部表情识别对复杂表情识别率低的问题。
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公开(公告)号：CN117933223A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410110728.3
申请日：2024-01-24
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/35 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本申请公开了一种文本情绪原因对抽取方法、系统、电子设备与存储介质，其中方法包括：获取待抽取文本；将待抽取文本输入至情绪原因对抽取模型，获得情绪原因对抽取模型输出的待抽取文本的各子句对为情绪原因对的预测概率；情绪原因对抽取模型用于获取待抽取文本的各子句的特征，对各子句的特征进行分区过滤，获得各子句的特定于情绪子句抽取任务的情绪特征、特定于原因子句抽取任务的原因特征以及任务之间的共享特征，以确定各子句对的特征，并基于各子句对的特征执行情绪原因对抽取任务，获得各子句对的预测概率；基于各子句对的预测概率，确定待抽取文本中的情绪原因对，从而提升了情绪原因对抽取任务的精度。
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