一种教学场景下基于注意力机制的面部表情分析方法

摘要

本发明公开了一种教学场景下基于注意力机制的面部表情分析方法，包括：建立教学场景下的表情识别数据集，并进行预处理；搭建基于注意力机制的卷积神经网络模型；利用基于注意力机制的卷积神经网络模型对所述表情识别数据集进行训练，得到适用于教学场景的表情识别模型。本发明针对传统卷积神经网络对小目标特征识别和微表情识别效果不佳的问题，引入注意力机制，通过提取小目标的关键特征，降低小目标冗余特征的比例，能够极大地降低网络参数的计算量，去除不必要的冗余信息，有效提高训练的效率和准确率。本发明通过表情识别来分析学生课堂的听课状态和参与程度，并实时反馈给教师，有利于教师更加系统地制定教学计划，提高教学效果。