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公开(公告)号：CN113887329B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202111064167.0
申请日：2021-09-10
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种头部姿态定位与检测方法及其应用和系统。其中，该头部姿态定位与检测方法包括如下步骤：获取待测头部姿态的图像集，并将图像集中的所有图像进行标准亮度转换；将转换后的所有图像分别利用人物检测模型、头部检测模型得到全身位置信息Pa和头部位置信息Ph，将全身位置信息Pa和头部位置信息Ph输入到预先构建的深度学习卷积神经网络中，转换得到两种位置信息的中间特征Pa^和Ph^；将两种位置信息的中间特征Pa^和Ph^按一定权重进行融合，根据融合后的特征P_site计算得到头部偏转欧拉角。本发明提供的头部姿态定位与检测方法受影响程度小，检测准确；同时还能有效提升模型学习的速率。
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公开(公告)号：CN113869415B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111144337.6
申请日：2021-09-28
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种问题行为检测与预警系统，包括视频监控模块、行人重识别模块、表情识别模块、行为识别模块、数据关联模块、情绪分析模块、人际关系分析模块和问题行为预警模块。通过行人重识别模块获取待检测对象身份信息与行为轨迹，通过身份信息将不同时期采取的数据加以关联；通过表情识别模块分析待检测对象的唤醒度和愉悦度；通过行为识别模块检测待检测对象的交互行为；通过行人重识别模块和行为识别模块检测待检测对象分别识别两类问题行为；根据行为轨迹、情绪和交互行为分析待检测对象的人际关系；通过问题行为预警向联系人报告有问题行为的待检测对象。本发明发展了多模态信号问题行为分析方法，有利于问题行为的早发现、早干预，可应用在幼儿园等儿童集中的场所中。
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公开(公告)号：CN113887334B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111067891.9
申请日：2021-09-13
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明提供了一种视频知识点抽取方法及装置，属于自然语言处理技术和教育数据挖掘相结合的领域，方法包括：将字幕顺次输入至BERT模型进行编码生成语义向量；计算任意两个语义向量之间的余弦相似度，与字幕索引构建成语义相似度表；将语义相似度表线性转换为可视的二值图；使用边界检测方法找到二值图对角线上的公共下边界；以垂直于二值图对角线翻转二值图，找出公共上边界；将公共上边界与公共下边界两两最近组合，给出字幕分割意见，提取视频知识点。本发明解决了现有画面组织形式复杂视频的分割困难问题。
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公开(公告)号：CN118410233A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410337215.6
申请日：2024-03-22
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种基于适应性话语表征的群体互动学习智能干预方法、系统及电子设备，该方法包括：采集群体互动在线学习的学习者讨论数据，包括讨论行为和讨论文本两个方面，并对其进行预处理；构建融合大规模MOOC讨论数据的深度双向编码识别算法，并在此基础上实现话语表征生成，所述话语表征生成即利用在线讨论话语实现认知表征和行为表征，所述认知表征显示了话语讨论认知信息，所述行为表征显示了话语讨论的行为信息；构建学习者模型，所述学习者模型用于采集在线学习者个性化特征，其中涵盖个人特征和先验知识，以及学习者自我产生的报告数据；构建适应性推荐模型，所述推荐模型实现了学习者模型、认知密度序列矩阵和讨论行为序列矩阵的联合嵌入，并通过阈值判定输出高适配的组合式话语表征；构建多源数据的反馈机制，所述反馈机制采集了不同学习者对话表征的评价反馈，提高方法以及系统的鲁棒性和有效性。
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公开(公告)号：CN114154797B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111307240.2
申请日：2021-11-05
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多认知因素的学生技能评估方法及系统，其中，评估方法包括初始化步骤、认知因素获得步骤、认知注意力获得步骤、输入向量生成步骤、模型更新步骤、模型训练步骤、模型测试步骤、技能评估步骤。本发明充分考虑答题时间数据对作答得分的影响，同时综合考虑学生的潜在能力因素、技能掌握因素和速度因素之间的相互作用以及它们共同对作答得分的影响，并使用深度学习方法对三种认知因素进行建模，通过三层神经网络，结合多头自注意力机制，构建出更加贴合现实情况的认知评估方法及系统。本发明充分挖掘出学生与试题之间交互的非线性关系，能取得提高技能评估精准性的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117892736B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311852964.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F40/35 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于情境感知与情绪推理的共情对话生成方法，包括：利用transformer编码器，由话语序列得到话语特征和常识知识特征，并由话语特征得到对话语境表征；通过话语特征得到情境情绪状态；利用基于transformer解码器改进的多信息交互解码器，根据话语特征、对话语境表征、常识知识特征和情境情绪状态，输出生成的共情反应。本发明提升了对上下文的理解，并生成了更为丰富的信息和连贯的反应，可以回应了谈话者的情绪，还可以更深入地理解对话的背后情绪。
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公开(公告)号：CN112101039B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202010776809.9
申请日：2020-08-05
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/30 , G06F40/247 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/295 , G06F16/35 , G06F18/22 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及计算机技术自然语言处理领域的文本挖掘技术，提供一种面向在线学习社区的学习兴趣发现方法，包括：采集在线学习社区中学习者生成的多维度行为和文本信息；融合领域知识命名实体词和学习情绪词进行文本分词；基于时序‑情绪‑主题的文本建模算法，挖掘与情绪和时序信息相关的兴趣主题概率分布；基于语义相似度计算方法，鉴别学习者的学习兴趣和非学习兴趣；根据应用场景，输出学习兴趣标签及其权重。本发明方法能有效发现学习者的学习兴趣，并显著提高学习兴趣的可解释性和准确性，有助于为学习者提供个性化的学习服务。
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公开(公告)号：CN116541593B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202310481997.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/042 , G06Q50/20
Abstract: 本发明属于教育数字化领域，提供一种基于学习者与课程资源交互数据的超图神经网络的课程推荐方法，包括：处理得到的学习者与课程的交互数据，得到蕴含课程之间高阶关系的课程超图，对课程超图使用超图卷积神经网络表征课程之间的高阶关系；对学习者隐式社交关系网络使用图卷积神经网络进行节点编码，将每层得到的嵌入向量加权平均得到学习者最终的嵌入向量；训练超图卷积神经网络和图卷积神经网络；通过超图卷积神经网络和图卷积神经网络分别获得学习者嵌入向量和课程嵌入向量，通过向量点积操作得到学习者对于每门课程的预测得分。本发明能够很好的挖掘复杂图中非成对的高阶关系，以生成更加高效的嵌入向量，同时能够有效缓解数据稀疏性问题。
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公开(公告)号：CN113951899B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111266401.8
申请日：2021-10-28
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种脑源活动高分辨率重构系统及方法。该系统包括：数据采集模块，用于获取脑电采样数据、高分辨率导联场矩阵和低分辨率导联场矩阵；估计模块，用于基于低分辨率导联场矩阵构建采样数据生成模型，根据脑电采样数据确定采样数据生成模型的先验分布，采用稀疏贝叶斯方法对采样数据生成模型求解，获得采样数据的协方差矩阵；重构模块，用于根据采样数据的协方差矩阵和高分辨率导联场矩阵计算波束形成器的权重矩阵，根据波束形成器的权重矩阵输出脑源活动重建序列。本发明是基于稀疏贝叶斯估计和波束形成器成像，在信噪比低、脑源数量多、相关度高的情况下有着高分辨率的脑源活动成像效果，并且具有鲁棒性和高效性。
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公开(公告)号：CN117892736A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311852964.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F40/35 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于情境感知与情绪推理的共情对话生成方法，包括：利用transformer编码器，由话语序列得到话语特征和常识知识特征，并由话语特征得到对话语境表征；通过话语特征得到情境情绪状态；利用基于transformer解码器改进的多信息交互解码器，根据话语特征、对话语境表征、常识知识特征和情境情绪状态，输出生成的共情反应。本发明提升了对上下文的理解，并生成了更为丰富的信息和连贯的反应，可以回应了谈话者的情绪，还可以更深入地理解对话的背后情绪。
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