基于深度学习的学生表情识别研究综述

发布时间：2025-01-14 08:22

　　 为了使教师进一步感知学生的学习状态，从而提高学生的学习效率，学生表情识别领域已备受关注。针对基于深度学习的学生表情识别这一特征领域的研究展开综述，首先阐述了深度学习的基本内容；其次总结了学生表情识别的研究现状；然后讲述了基于静态图片和实时图像的表情识别方法；最后分析了学生表情识别过程中存在的不足。结果表明，表情能够传达学生的心理情绪，并随着教育信息化、智慧化的发展，学生表情识别的研究可以为课堂教学提供有效反馈。

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【部分图文】：

图1 人工智能、机器学习、深度学习三者关系示意图

近年来，人工智能、机器学习、深度学习非常火热。人工智能是最广泛的概念；机器学习也是目前环境下，可以实现人工智能的最高效的方法；深度学习算法是机器学习中应用最热门的一个类别，在人脸表情识别方面，深度学习算法减少了复杂的图像预处理和特征提取过程，较传统的机器学习算法表现得更为出色，在....

图2 人脸表情识别算法发展图

学生在课堂上的表情能够体现出他的情绪状态以及对知识的理解程度，尽管学生的听课情绪会被经验丰富的教师偶尔捕捉到，但是教师想要在同一时间关注到大多数学生的课堂表情会存在一定困难。随着人工智能在教育方面的创新应用以及教育数字化的发展，从有监督学习到半监督或是无监督学习，表情识别技术已经....

图3 学生表情识别分类

目前学生表情数据集匮乏，训练样本单一。为解决这一问题，提高训练样本的多样性，多数学者利用数据或特征融合的方法对表情识别展开研究[8-12]。另外，利用自动人脸检测算法进行学生表情识别也极大程度上提高了人脸检测效率[13-16]。在线课堂学习中，Xu等人[17]提出基于情感认知的学....

本文编号：4026665