典型文献
基于深度注意力网络的课堂教学视频中学生表情识别与智能教学评估
文献摘要：
为了解决复杂课堂场景下学生表情识别的遮挡的问题,同时发挥深度学习在智能教学评估应用上的优势,提出了一种基于深度注意力网络的课堂教学视频中学生表情识别模型与智能教学评估算法.构建了课堂教学视频库、表情库和行为库,利用裁剪和遮挡策略生成多路人脸图像,在此基础上构建了多路深度注意力网络,并通过自注意力机制为多路网络分配不同权重.通过约束损失函数限制各路权重的分配,将人脸图像的全局特征表示为每个支路的特征乘上注意力权重的和除以所有支路的注意力权重之和,并基于学习到的人脸全局特征进行学生课堂表情分类,实现遮挡情况下学生人脸表情识别.提出了融合课堂学生表情和行为状态的智能教学评估算法,实现了课堂教学视频中学生表情识别与智能教学评估.在公开数据集FERplus与自建课堂教学视频数据集上进行实验对比与分析,验证了提出的课堂教学视频中学生表情识别模型能够达到87.34％的准确率,且提出的融合课堂学生表情和行为状态的智能教学评估算法在课堂教学视频数据集上也取得优秀的性能.
文献关键词：
深度学习;深度注意力网络;表情识别;智能教学评估;课堂教学视频
中图分类号：
作者姓名：
于婉莹;梁美玉;王笑笑;陈徵;曹晓雯
作者机构：
北京邮电大学计算机学院,北京100876
文献出处：
引用格式：
[1]于婉莹;梁美玉;王笑笑;陈徵;曹晓雯-.基于深度注意力网络的课堂教学视频中学生表情识别与智能教学评估)[J].计算机应用,2022(03):743-749
A类：
深度注意力网络,智能教学评估,FERplus
B类：
课堂教学视频,中学生,课堂场景,遮挡,评估应用,识别模型,评估算法,视频库,裁剪,多路,路人,人脸图像,自注意力机制,路网,不同权重,过约束,损失函数,各路,路权,全局特征,特征表示,支路,乘上,注意力权重,除以,学生课堂,表情分类,人脸表情识别,融合课堂,课堂学生,行为状态,公开数据集,视频数据,实验对比,对比与分析
AB值：
0.204578
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