【摘 要】
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面部表情是人类表达情感状态和意图最具有代表性的信号之一。面部表情识别在学术界和工业界引起了越来越多的关注,并在机器人、智能安防、医疗监测、教育评估、驾驶疲劳监测等领域得到了广泛的应用。本文依托课题组的视频动作识别与智能分析项目,将深度学习技术应用于人脸表情识别方法的研究,设计了一种轻量级表情识别模型Dense-Mobile Net,并基于此研发了一个智能在线学习系统原型,该系统可以对在线学习学生进
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面部表情是人类表达情感状态和意图最具有代表性的信号之一。面部表情识别在学术界和工业界引起了越来越多的关注,并在机器人、智能安防、医疗监测、教育评估、驾驶疲劳监测等领域得到了广泛的应用。本文依托课题组的视频动作识别与智能分析项目,将深度学习技术应用于人脸表情识别方法的研究,设计了一种轻量级表情识别模型Dense-Mobile Net,并基于此研发了一个智能在线学习系统原型,该系统可以对在线学习学生进行干预、警示,可以协助教师分析学生上课时的情绪,为教师调整策略,优化教学方法提供依据。本文主要的研究内容如下:提出一种轻量级表情识别模型Dense-Mobile Net。首先,设计了一个用于特征重用的Dense DW-block,并嵌入到Mobile Netv1中,以获得更好的精度和更少的计算;然后在RAF-DB数据集上进行了宽度选择实验和对比实验,以验证所提出的Dense-Mobile Net的有效性,并选择最佳的网络参数。实验结果表明:1、在提出的三个模型Dense-Mobile Net-1、Dense-Mobile Net-2、Dense-Mobile Net-3中,DenseMobile Net-2的准确率最好,达到82.4%。2、与Mobile Netv1相比,我们模型的识别精度提高了2.5%,参数数量减少了45.7%,计算量减少了66.73%。针对在线学习存在的两个问题:1、教师难以获得学生上课时的情绪状态反馈。2、缺乏对学生学习的监督和干预。本文基于所提出的轻量级表情识别模型DenseMobile Net,设计并实现了一个智能在线学习系统原型。该系统实现了通过摄像头采集学生上课时的人脸图像,并使用人脸检测、人脸对齐和表情识别模型对输入图像进行处理分析,并将识别结果映射为情绪状态保存到数据库中。在学生学习过程中,系统会根据学生情绪状态对学生进行提醒和干预,同时会利用数据可视化技术生成情绪分析报告直观地展示给教师,为教师提供教学反馈。本文所提出的轻量级表情识别模型Dense-Mobile Net比传统的Mobile Netv1具有更好的准确性和更少计算量,适用于在线面部表情识别应用。本文所提出的Dense DW-block作为一个独立的特征重用模块,可用于设计或优化类似的卷积神经网络。本文所展示的智能在线学习系统可以监督学生在线学习,同时可以为教师提供调整教学策略、优化教学方法的依据。本系统的设计和实现也有助于类似场景下的表情识别系统研发。
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