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申请/专利权人：北京印刷学院
摘要：基于表情识别的课堂学习质量评估方法及装置，能够提升对显著表情特征的提取能力，解决表情幅度小，表情样本不均衡、表情类间差异小易混淆等问题，解决各标签数据量不均衡的问题，将表情识别的研究成果应用于课堂专注度评价。方法包括：1构建基于课堂环境下的人脸表情数据集CFacial，通过分析其各个标签数量对实验的影响，选择使用LabelImg重新标注公开数据集扩充CFacial，创建扩充数据集CF_Plus；2使用YOLOv8端到端目标检测与分类模型；3基于课堂人脸表情识别评估课堂综合质量。
主权项：1.基于表情识别的课堂学习质量评估方法，其特征在于：包括以下步骤：1构建基于课堂环境下的人脸表情数据集CFacial，通过分析其各个标签数量对实验的影响，选择使用LabelImg重新标注公开数据集扩充CFacial，创建扩充数据集CF_Plus；2使用YOLOv8端到端目标检测与分类模型：在特征提取网络的C2f层集成可变形卷积模块，增强模型捕捉细节特征能力；在Neck层引入多头自注意力机制，提高特征融合效率；使用Wise-IoU作为定位损失函数，增强模型对低质量表情图像的处理能力；使用动态头作为检测头，使模型适应不同尺度和复杂性目标，提升模型表达能力；3基于课堂人脸表情识别评估课堂综合质量：首先追踪并分析学生在不同时段的表情类别及频次，以此来量化学生各时段的课堂参与度；再结合FCE方法计算课堂质量得分，作为衡量课堂综合质量的另一评估指标；通过迭代优化调整两评估指标的权重，通过计算确定课堂综合质量得分，与专家评分进行比对，验证评分与实际课堂表现的一致性；最后设计一个可视化界面来展示检测过程及结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京印刷学院 基于表情识别的课堂学习质量评估方法及装置
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