国家开放大学学前教育毕业论文基于机器学习的幼儿情绪识别与心理健康监测

2024年7月1008:27:03发布者:gggyyy 9 views 举报
总字数:约13113字
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I

毕 业 论 文

标题:基于机器学习的幼儿情绪识别与心理健康监测(国家开放大学、普

通本科毕业生适用)

学 院

学 号

姓 名

专 业

指导教师 / 职称

日 期

年 月 日

II

摘要

本研究旨在深入探索基于机器学习的技术在幼儿情绪识别与心理健康监测领域的应用潜力。通过精心构

建幼儿情绪识别模型,我们期望实现对幼儿情绪状态的自动分类与实时监测,进一步深入分析情绪变化与心

理健康之间的复杂关系。在这一过程中,研究采用了先进的深度学习算法,并结合了面部表情识别、语音情

感分析等多种方法,以期显著提高情绪识别的准确性。

在模型构建过程中,我们充分利用了深度学习算法的强大学习能力,对面部表情和语音情感进行了深入

的特征提取和模式识别。通过对面部表情的细微变化和语音情感的独特特征进行捕捉和分析,我们的模型能

够更准确地识别幼儿的基本情绪状态,如快乐、悲伤、愤怒等。

实验结果表明,该模型在识别幼儿基本情绪方面表现出色,具有较高的准确性和稳定性。这一成果不仅

验证了基于机器学习的技术在幼儿情绪识别方面的有效性,更为幼儿心理健康监测提供了有力的支持。通过

实时监测幼儿的情绪变化,我们可以及时发现并干预潜在的心理健康问题,为幼儿的健康成长提供更有针对

性的指导和帮助。

本研究对于促进幼儿心理健康发展、辅助教育干预具有重要意义。第一,通过准确的情绪识别,我们可

以更好地了解幼儿的心理需求和情感状态,为他们提供更加个性化的教育和关爱。第二,实时的心理健康监

测可以帮助我们及时发现幼儿的心理健康问题,并采取相应的干预措施,防止问题进一步恶化。第三,本研

究还为幼儿心理健康教育提供了新的思路和方法,有助于推动该领域的深入研究和发展。

关键词:机器学习、幼儿情绪识别、心理健康监测、深度学习、面部表情识别、语音情感分析

III

目录

一、引言 .............................................................................................................................................1

(一)研究背景 .........................................................................................................................1

(二)研究意义 .........................................................................................................................1

(三)研究内容与方法概述 .....................................................................................................1

二、文献综述 .....................................................................................................................................2

(一)机器学习在情绪识别中的应用 .....................................................................................2

(二)幼儿情绪识别与心理健康监测现状 ............................................................................2

(三)现有研究的不足与本研究的创新点 ............................................................................2

三、研究设计 .....................................................................................................................................3

(一)研究目标与问题定义 .....................................................................................................3

(二)数据采集与处理 .............................................................................................................3

(三)研究方法与技术路线 .....................................................................................................3

四、基于机器学习的幼儿情绪识别模型构建 ................................................................................4

(一)深度学习算法选择 .........................................................................................................4

(二)面部表情识别模块设计 .................................................................................................4

(三)语音情感分析模块设计 .................................................................................................4

五、模型训练与优化 .........................................................................................................................5

(一)数据预处理与增强 .........................................................................................................5

(二)模型训练策略 .................................................................................................................5

(三)性能评估与优化 .............................................................................................................5

六、实验与结果分析 .........................................................................................................................6

(一)实验设置与数据集描述 .................................................................................................6

(二)情绪识别结果分析 .........................................................................................................6

(三)心理健康监测应用案例 .................................................................................................6

七、结论与展望 .................................................................................................................................7

(一)研究成果总结 .................................................................................................................7

(二)对幼儿心理健康教育的启示 .........................................................................................7

(三)未来研究方向 .................................................................................................................7

参考文献 .............................................................................................................................................8

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