人脸检测和表情识别在课堂教学评价中的应用研究

摘要：

传统课堂教学评价往往效率低下,并带有较强的主观性.本文针对传统课堂评价中存在的不足,结合深度学习技术,在CNN模型基础上建立起适合课堂场景的人脸检测和表情识别模型,得到比较准确的人脸特征,接着使用朴素贝叶斯分类器对得到的人脸特征进行分类和评价,然后研究面部特征与课堂质量之间的关系,最后建立起基于人脸检测和表情识别的课堂评价规则.实验数据表明,本研究可以作为课堂教学评价的重要参考指标.

关键词：人脸检测、表情识别、课堂教学评价

所属期刊栏目：20

分类号：X924(安全管理（劳动保护管理）)

资助基金：河南省大中专院校就业创业项目JYB2018305

在线出版日期：2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：100-104