【摘 要】
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移动互联网飞速发展，E-learning借助这个平台也发展出了移动学习的新模式。移动设备上的远程教育给学习者带来了更加便捷的学习体验。然而由于教学者和学习者在时间上和空间上
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移动互联网飞速发展，E-learning借助这个平台也发展出了移动学习的新模式。移动设备上的远程教育给学习者带来了更加便捷的学习体验。然而由于教学者和学习者在时间上和空间上相互隔离，缺少必要的交流，而教学者无法根据学习者的反馈尤其是学习状态来调整教学策略，导致无法有效提高教学质量。作为肢体语言的人脸表情反映了人的内心状态和情感状态，在人际交往中起到了重要的作用。通过移动设备采集学习者人脸做表情识别并将分析结果反馈给学习系统或教学者可以解决上述问题，增进师生间的情感交流。人脸表情识别通常包括三个步骤：人脸检测及关键部位定位，表情特征提取和表情分类。本文介绍在移动学习环境下人脸表情识别系统的研究与应用。本文主要做了以下工作：1.基于改进的主动形状模型对人脸关键部位特征点进行定位；2.分析关键部位的表情特征和人脸表情之间的关系，提取出改进的人脸形状特征信息和人脸纹理特征信息，并使用支持向量机分类器进行表情分类；3.设计实验区分与人相关和与人无关的场景，分别为两种场景寻找最佳的人脸表情特征，相应得到92%和78%的识别率；4.基于客户端-服务器架构开发一个移动学习下的表情识别系统。.
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