10.3969/j.issn.2095-2163.2021.11.039
基于数据融合与迁移学习的学生表情识别研究
学生表情逐渐成为感知学生状态的重要途径,因此准确的识别学生表情因具有重要价值而受到广泛的关注.本文针对学生表情识别这一问题,提出基于数据融合与迁移学习的识别模型,该模型融合3个数据集,以解决学生表情数据缺乏与多样性问题,同时引入迁移学习来提升预测精度.在数据集及实际学生表情图像上的实验结果表明,本文提出的模型可以准确识别学生表情,提升了预测精度.
学生表情识别;数据融合;迁移学习
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TP391(计算技术、计算机技术)
浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划;国家自然科学基金
2022-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
180-184
