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基于数据融合与迁移学习的学生表情识别研究
引用本文:孙佳颖,刘新颖,姚双,沈艳,余冬华. 基于数据融合与迁移学习的学生表情识别研究[J]. 智能计算机与应用, 2021, 11(11): 180-184. DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2021.11.039
作者姓名:孙佳颖  刘新颖  姚双  沈艳  余冬华
作者单位:绍兴文理学院 计算机科学与工程系,浙江 绍兴312000;中国计量大学 经济与管理学院,杭州310016;哈尔滨工程大学 数学科学学院,哈尔滨150000
摘    要: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.

关 键 词:学生表情识别  数据融合  迁移学习

Student expression recognition based on data fusion and transfer learning
SUN Jiaying,LIU Xinying,YAO Shuang,SHEN Yan,YU Donghua. Student expression recognition based on data fusion and transfer learning[J]. INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS, 2021, 11(11): 180-184. DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2021.11.039
Authors:SUN Jiaying  LIU Xinying  YAO Shuang  SHEN Yan  YU Donghua
Abstract:
Keywords:
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