基于Xception的实时情绪识别在课堂质量分析上的研究

• 作者: 张泽平 杨浪 谢志行
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 情绪识别 注意力检测 Xception
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 48-53
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3489字
• 语种: 中文

摘要

长久以来,因梯度弥散与参数规模较大,深层神经网络在轻量级嵌入式设备上的应用并不多.本文提出了一种基于深度可分离卷积思想的Xception模型,在轻量级嵌入式平台实现了高性能的实时视频识别,并首次通过对泛化的人脸和表情分析感知人们的注意力信息,应用于课堂教学质量分析.在ARM平台上相比普通CNN模型大幅度缩小了CPU、GPU等资源占用,证明实时脸部表情评估可在如nVIDIAJetsonNano等小型计算终端上应用于课堂教学质量分析等场景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张泽平	南京大学金陵学院信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
2	杨浪	南京大学金陵学院信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
3	谢志行	南京大学现代工程与应用科学学院	3	1	1.0	1.0