典型文献
基于表情识别技术的学生情绪状态研究——以初中课堂为例
文献摘要：
为了及时、客观、准确地在课堂上了解每个学生的听课状态,采用一种全局多尺度和局部注意力网络(MA-Net)的表情识别模型,具体来说,模型由三个部分组成:图像预处理及特征提取、全局多尺度模块和局部注意力模块.图像预处理提高输入图像的质量要求,核主成分分析进行特征提取,全局多尺度模块融合不同感受野的特征,降低深度卷积对遮挡和非正面姿态的敏感性,而局部注意力模块可以引导网络专注于局部显著特征,同时定义一个circle损失函数以规范整个学习过程,模型在FED-RO测试集上得到了较高的准确率.
文献关键词：
听课状态;多尺度;注意力网络;circle损失函数
中图分类号：
作者姓名：
焦爽;闫禹行
作者机构：
长春教育学院,吉林 长春 130033;长春理工大学,吉林 长春 130022
文献出处：
引用格式：
[1]焦爽;闫禹行-.基于表情识别技术的学生情绪状态研究——以初中课堂为例)[J].现代信息科技,2022(18):71-74,80
A类：
B类：
表情识别,学生情绪,情绪状态,初中课堂,堂上,听课状态,局部注意力,注意力网络,MA,Net,识别模型,具体来说,图像预处理,多尺度模块,注意力模块,质量要求,核主成分分析,模块融合,感受野,深度卷积,遮挡,显著特征,circle,损失函数,学习过程,FED,RO,测试集,上得
AB值：
0.427451
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