[发明专利]一种基于表情识别的风险学生预测方法在审
| 申请号： | 202111002632.8 | 申请日： | 2021-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN113792627A | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 刘海;张昭理;吴远芳;李林峰;赵万里;张胜强;时振武;童宇航 | 申请（专利权）人： | 华中师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G16H50/30 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 李丹 |
| 地址： | 430079 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于表情识别的风险学生预测方法，该方法包括以下步骤：1)将输入的学生人脸图像转为张量，将这些张量按比例分为训练集和测试集；2)训练基于表情识别风险学生的学习模型，构造分为消极表情和非消极表情的二维高斯软标签，将训练集张量输入基于标签分布的学习模型，利用预测标签和真实标签之间的KL‑loss来训练学习模型；3)将测试集张量输入训练好的学习模型中进行特征提取和表情识别，将识别的结果存储到学生情绪库；4)根据学生的表情识别的结果分析学生的情绪状态，判断该学生是否为风险学生。本发明设计了新的学习模型并将表情分为积极表情和消极表情利用二维标签来进行表情识别，提升了识别准确性，可有效预测风险学生。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 表情 识别 风险 学生 预测 方法 | ||
【主权项】：
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