【摘 要】
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教学过程中教师通过观察学生面部表情可以了解学生的学习情绪从而做出相应的教学决策,但教师不能记录每个学生听课中表现出来的情绪变化,特别是在在线教育中存在情感缺失的问题,从而导致做出的决策稍显片面。本文提出将面部表情识别技术应用于学生学习情绪识别,首先收集学生在真实课堂中听课时的面部表情数据建立训练数据集,进而搭建相应的神经网络模型进行实验。最后在真实数据集上进行了多组和SVM模型的对比实验并应用于在
【机 构】
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西南民族大学,成都 610041;西南民族大学计算机科学与工程学院,成都 610041;西南民族大学,成都 610041;西南民族大学计算机科学与工程学院,成都 610041;宁夏回族自治区人民政府办
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教学过程中教师通过观察学生面部表情可以了解学生的学习情绪从而做出相应的教学决策,但教师不能记录每个学生听课中表现出来的情绪变化,特别是在在线教育中存在情感缺失的问题,从而导致做出的决策稍显片面。本文提出将面部表情识别技术应用于学生学习情绪识别,首先收集学生在真实课堂中听课时的面部表情数据建立训练数据集,进而搭建相应的神经网络模型进行实验。最后在真实数据集上进行了多组和SVM模型的对比实验并应用于在线流媒体平台,实验结果表明本文提出的方法能获得较高的准确率。
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