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学生课堂面部表情识别产品不适合采用"大样本"的研发方法,为减少数据采集工作量,提出使用卷积神经网络算法,分析了卷积神经网络基本原理,探讨了总体结构,设计了识别流程,以证件照为原始样本构建了人脸数据集,以表情特征训练的方法扩展数据集,经实验研究表明,该方法表现良好,能够有效开展识别。
基于卷积神经网络的学生课堂面部表情识别研究
【摘 要】
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学生课堂面部表情识别产品不适合采用"大样本"的研发方法,为减少数据采集工作量,提出使用卷积神经网络算法,分析了卷积神经网络基本原理,探讨了总体结构,设计了识别流程,以证件照为原始样本构建了人脸数据集,以表情特征训练的方法扩展数据集,经实验研究表明,该方法表现良好,能够有效开展识别。
【机 构】
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湖南外贸职业学院
【出 处】
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高教学刊
【发表日期】
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2020年07期
【基金项目】
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2019年度湖南省社会科学成果评审委员会课题“现代职业教育视野下的跨境电商人才工匠精神培养研究”(编号:XSP19YBC094)
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