【摘 要】
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目的针对在线教学模式的特点,重点探讨面部表情与教学效果之间的联系,利用深度学习技术,提出一种面部表情自动识别模型,实时掌握在线课堂学习状态。方法在对在线教学效果和面
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71603069),安徽省高等学校人文社科研究重点项目(SK2018A0218),安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0285),安徽省质量工程项目(2017mooc223),安徽中医药大学校级教研项目(2017xjjy_yb010),安徽中医药大学人文重点项目(2017rwzd003),安徽中医药大学自然科学重点项目(2019zrzd11)
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目的针对在线教学模式的特点,重点探讨面部表情与教学效果之间的联系,利用深度学习技术,提出一种面部表情自动识别模型,实时掌握在线课堂学习状态。方法在对在线教学效果和面部表情关联关系分析的基础上,构建基于深度学习方法的面部表情识别模型,利用TensorFlow,在Jaffe数据集中进行模型验证和测试。结果实验结果表明,面部表情识别模型在进行100次迭代运算后,模型网络达到收敛的程度。在训练集中,模型识别率达到98.76%;在测试集中,模型准确率和F1值都达到1;能够正确识别、区分愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、
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