[发明专利]一种基于深度学习的学生表情识别的方法及系统有效
| 申请号： | 201910712839.0 | 申请日： | 2019-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN110619267B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 刘秋云;杨运华;刘颖;侯小鹏;李丹露 | 申请（专利权）人： | 河南科技学院 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 河南豫龙律师事务所 41177 | 代理人： | 王政伟 |
| 地址： | 453003 河南省新*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的学生表情识别的方法及系统，通过获取视频序列中的第一学生的人脸信息视频帧；对所述的第一学生的人脸信息进行特征提取，并构建表情识别模型；基于所述特征对人脸信息进行第一识别；当所述第一识别结果超过预设的阈值时则发出提示信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 学生 表情 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的学生表情识别的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：/nS1、获取视频序列中的第一学生的人脸信息视频帧；/nS2、对所述的第一学生的人脸信息视频帧进行特征提取；/nS3、构建表情识别模型，并基于所述特征对人脸信息视频帧进行识别并计算表情特征值；/nS4、当所述第一识别结果在预设的区间时则发出提示信息。/n
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