基于卷积神经网络的学生课堂面部表情识别研究

摘要：

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.

关键词：卷积神经网络、面部表情、识别

分类号：G642(高等教育)

资助基金：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

在线出版日期：2020-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：67-69