為了使教師進一步感知學生的學習狀態(tài)，從而提高學生的學習效率，學生表情識別領(lǐng)域已備受關(guān)注。針對基于深度學習的學生表情識別這一特征領(lǐng)域的研究展開綜述，首先闡述了深度學習的基本內(nèi)容；其次總結(jié)了學生表情識別的研究現(xiàn)狀；然后講述了基于靜態(tài)圖片和實時圖像的表情識別方法；最后分析了學生表情識別過程中存在的不足。結(jié)果表明，表情能夠傳達學生的心理情緒，并隨著教育信息化、智慧化的發(fā)展，學生表情識別的研究可以為課堂教學提供有效反饋。

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【部分圖文】：

圖1 人工智能、機器學習、深度學習三者關(guān)系示意圖

近年來，人工智能、機器學習、深度學習非�；馃帷Ｈ斯ぶ悄苁亲顝V泛的概念；機器學習也是目前環(huán)境下，可以實現(xiàn)人工智能的最高效的方法；深度學習算法是機器學習中應(yīng)用最熱門的一個類別，在人臉表情識別方面，深度學習算法減少了復雜的圖像預處理和特征提取過程，較傳統(tǒng)的機器學習算法表現(xiàn)得更為出色，在....

圖2 人臉表情識別算法發(fā)展圖

學生在課堂上的表情能夠體現(xiàn)出他的情緒狀態(tài)以及對知識的理解程度，盡管學生的聽課情緒會被經(jīng)驗豐富的教師偶爾捕捉到，但是教師想要在同一時間關(guān)注到大多數(shù)學生的課堂表情會存在一定困難。隨著人工智能在教育方面的創(chuàng)新應(yīng)用以及教育數(shù)字化的發(fā)展，從有監(jiān)督學習到半監(jiān)督或是無監(jiān)督學習，表情識別技術(shù)已經(jīng)....

圖3 學生表情識別分類

目前學生表情數(shù)據(jù)集匱乏，訓練樣本單一。為解決這一問題，提高訓練樣本的多樣性，多數(shù)學者利用數(shù)據(jù)或特征融合的方法對表情識別展開研究[8-12]。另外，利用自動人臉檢測算法進行學生表情識別也極大程度上提高了人臉檢測效率[13-16]。在線課堂學習中，Xu等人[17]提出基于情感認知的學....

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