基于脑波与计算机视觉的注意力检测技术在E

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基于脑波与计算机视觉的注意力检测技术在E

摘要第7-9页Abstract第9-10页第一章绪论第13-17页研究背景及研究意义第13-15页论文内容与论文结构第15-16页本章小结第16-17页第二章情感计算与E-Learning技术第17-23页情感计算第17-19页情感计算介绍第17-18页国内外研究进展第18-19页平台第19-21页本章小结第21-23页第三章注意力识别系统第23-27页注意力检测介绍第23-26页基于图像特征的注意力检测第24页基于生理特征的注意力检测第24-25页多种方式组合检测方法第25-26页本章小结第26-27页第四章计算机视觉注意力检测系统第27-41页系统介绍第27-28页介绍第28页人脸检测介绍第28-31页人眼检测介绍第31-33页计算机视觉的注意力检测方法第33-39页特征第33-34页积分图第34-35页算法第35-37页分心检测第37-38页疲劳检测第38-39页本章小结第39-41页第五章脑波注意力检测系统第41-63页系统介绍第41-42页脑电波第42-45页脑电波介绍第42页介绍第42-45页可穿戴设备第45-51页可穿戴设备介绍第45-46页介绍第46-51页脑波分析的注意力检测方法第51-61页专注值第52-54页冥想值第54-56页眨眼强度第56-58页专注阈值第58-60页注意力检测第60-61页本章小结第61-63页第六章计算机视觉检测和脑波检测相结合的实验及实验结果分析第63-95页实验目的第63-64页显式分心第63-64页隐式分心第64页实验设备第64-65页实验内容第65-66页实验流程第66-75页实验数据与分析第75-93页实验数据第75-91页结果分析第91-93页本章小结第93-95页第七章总结与展望第95-97页全文工作总结第95-96页对未来工作的展望第96-97页致谢第97-99页参考文献第99-105页附录A攻读学位期间发表软著目录第105页。

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