【摘 要】
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传统的课堂学生数量较多,同时老师需要控制教学进度,所以很难在课堂教学过程中,时刻地关注每一位学生的情绪状态并做出相应的调整进行反馈,这使得学生在情绪低迷时因为无法及时地调整状态从而降低学习热情,影响教学效率,这无疑事倍功半。而通过课后交谈,问卷调查等传统课堂评价方式,其滞后性太强,不能及时地帮助教师进行调整。因此如何及时有效地将学生课堂上情绪状态反馈给教师成为目前课堂教学亟待解决的问题。本文采用深
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传统的课堂学生数量较多,同时老师需要控制教学进度,所以很难在课堂教学过程中,时刻地关注每一位学生的情绪状态并做出相应的调整进行反馈,这使得学生在情绪低迷时因为无法及时地调整状态从而降低学习热情,影响教学效率,这无疑事倍功半。而通过课后交谈,问卷调查等传统课堂评价方式,其滞后性太强,不能及时地帮助教师进行调整。因此如何及时有效地将学生课堂上情绪状态反馈给教师成为目前课堂教学亟待解决的问题。本文采用深度学习方法对课堂学生人脸情绪进行识别。首先针对课堂环境人脸情绪数据集匮乏的现状,构建了课堂情绪数据集,包括学生人脸图片的获取与预处理,课堂环境下学生情绪类别的选定和图片打标签。对于标签选择,提出一种标注者标注可信度评估算法用于判断不同标注者标注结果的可信度,提高构建的数据集标签准确性。然后设计了一种注意力特征卷积神经网络（Attention Feature Convolutional Neural Network,AFCNN）,通过Grad-CAM对预训练网络学习到特征进行可视化和剪裁得到训练图片,再通过注意力机制网络对训练图片分配权值,最后加入设计的损失函数,使其能够关注人脸图片中未被遮挡且能够明显表征目标情绪的特征部位,从而提高遮挡情况下人脸情绪识别准确率。为验证设计的AFCNN模型效果,通过VGG16和Res Net18两种主流分类网络与AFCNN在RAF-DB、遮挡数据集和本文构建的课堂数据集进行训练测试和对比,结果表明本文设计的AFCNN有着更好的识别效果。损失函数的测试结果也表明其能够有效提升AFCNN模型识别精度。
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