公开(公告)号：CN112116841A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202010948014.1

申请日：2020-09-10

Applicant: 广州大学

Inventor： 朱静 ,  王茹皓 ,  吕敏玲 ,  李浩明 ,  明家辉 ,  邓海燕 ,  杨强

IPC: G09B7/04 ,  G09B7/08 ,  G06K9/00 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的个性化远程教育系统及方法，该系统包括教师端、远程教育端、学生端、个性化题库分析模块、学生专注度检测模块和学生信息库；学生端通过网络学习平台连接远程教育端；教师端用于教师直播或录播上课，学生端用于学生学习，远程教育端用于辅助教师教学，个性化题库分析模块用于根据学员的学习进度、学习错误题目和题库加载的高频错误点进行统计，针对每位同学推送对应题目，学生专注度检测模块用于将视觉图像送入深度学习框架进而分析学习者的专心程度。本发明在传统的高效远程教育管理系统基础上增加了个性化题库分析模块，实现对不同的用户端，不同的学习目的进行自适应的适配，达到智能教学的目的。

公开(公告)号：CN110705379A

公开(公告)日：2020-01-17

申请号：CN201910861618.X

申请日：2019-09-12

Applicant: 广州大学

Inventor： 朱静 ,  陈明希 ,  尹邦政 ,  杨盛元 ,  邓海燕 ,  钟长岳 ,  庄裕荃 ,  李浩明

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明为基于多标签学习的卷积神经网络的人脸表情识别方法，首先从视频中获取人脸图像，下载FER人脸数据集，并利用众包资源，对FER数据集进行重新标注，形成概率分布，并将其分类成多种表情，得到FER+人脸数据集；对在视频中获取到的人脸图像进行预处理；建立可用于多种表情识别的多标签学习的卷积神经网络模型；定义损失函数，利用反向传播算法和梯度下降法训练所述模型，迭代多次；保存所述模型，输入测试集的图像对所述模型进行测试；使用所述模型对预处理后的人脸图像进行特征提取，得到人脸图像的特征并利用分类器对人脸图像特征进行分类识别，得到表情识别结果。本发明提高了人脸表情识别的准确率，简化了步骤。