基于深度学习的面部表情识别研究

• 作者: 刘锦峰 黄江峰
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情 CNN LSTM 智慧课堂
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术|Computer Technology
• 页码范围: 86-88,92
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.01.023

摘要

面部表情能够反映人的内心情绪,在智慧课堂真实场景中识别学生面部表情从而获知学生的学习状态一直是研究的热点与难点.文章对图像进行预处理,然后分别输入到卷积神经网络层提取特征,并使用长短期记忆神经网络与提取到的特征融合.最后,将它们加权融合在一起,通过Softmax层对人脸表情进行分类.分别使用JAFFE等4个数据集、智慧课堂真实场景验证模型准确性,结果表明所提出的模型具有较强的泛化能力.