摘要
基于表情识别的课堂学习质量评估方法及装置,能够提升对显著表情特征的提取能力,解决表情幅度小,表情样本不均衡、表情类间差异小易混淆等问题,解决各标签数据量不均衡的问题,将表情识别的研究成果应用于课堂专注度评价。方法包括:(1)构建基于课堂环境下的人脸表情数据集CFacial,通过分析其各个标签数量对实验的影响,选择使用LabelImg重新标注公开数据集扩充CFacial,创建扩充数据集CF_Plus;(2)使用YOLOv8端到端目标检测与分类模型;(3)基于课堂人脸表情识别评估课堂综合质量。
技术关键词
人脸表情识别
特征提取网络
注意力机制
卷积模块
学生
人脸表情检测
可视化界面
评估算法
检测头
标签
指标
表情特征
展示模型
评估装置
分支
实时数据
网络结构
系统为您推荐了相关专利信息
分级分类方法
注意力机制
融合特征
特征提取器
层级
预测模型构建方法
未来交通状况
交通特征
周期性
多层感知机
诊断系统
影像
多模态数据融合
通道注意力机制
疾病
病害检测方法
混合损失函数
采集柿子
叶片
特征提取网络