[发明专利]教学场景下基于CNN模型的表情识别方法在审
| 申请号： | 202110459758.1 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113221683A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 胡四泉;黄钊;石志国 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学;北京科技大学顺德研究生院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波;邓琳 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种教学场景下基于CNN模型的表情识别方法，包括：利用摄像头采集在教学环境下学生上课的视频图像；对采集的视频图像进行处理，得到以帧为单位的图片数据；对得到的图片数据进行预处理；采用兴趣区域ROI对数据集进行扩充；设计CNN网络模型；将扩充后的数据集输入设计的CNN网络模型中进行训练；对训练后的数据进行分类处理，得到在教学场景下学生的面部表情状态。本发明利用视频采集的方法，将在教学环境下采集到的图像视频输入设计好的CNN网络中，综合分析学生在上课时的面部表情信息，对课堂的学习情况进行客观评估，与现有技术相比，提高了识别效率和准确率，有利于辅助进行教学优化，提升教学质量。 | ||
| 搜索关键词： | 教学 场景 基于 cnn 模型 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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