基于时序图像的面部表情识别：算法提升与应用

本文主要探讨了"基于时序图像的面部表情识别算法研究"这一主题，针对大规模在线开放课程背景下，教育领域对于智能化教学的日益需求，特别是在教学交互过程中，实时准确地识别学生的情感状态对于提升教学质量具有重要意义。传统的静态面部表情识别算法在实际应用中往往受限于获取的图像质量，因为静态图像可能无法充分捕捉到面部表情的动态变化，而表情实际上是随着时间推移呈现的连续过程。 作者们提出了一个创新的方法，即利用时序图像来增强表情识别的准确性。时序图像通过连续采样面部在一段时间内的变化，提供了更丰富的表情信息，这有助于克服静态图像的局限性。他们首先对采集到的面部图像进行预处理，如仿射变换，然后将多帧时序图像叠加，形成复合图像，这种高质量的输入能够更好地反映表情的变化。 文章的核心贡献是设计了一种基于卷积神经网络（CNN）的表情分类模型。CNN以其在图像处理领域的强大能力，被用来从时序复合图像中提取关键的表情特征。通过实验验证，这种方法显著提高了表情识别的准确性，相比传统算法，显示出更好的适用性和鲁棒性。 研究还得到了国家自然科学基金项目的资金支持（编号：U1811261），体现了教育大数据领域的研究趋势，即结合人工智能和大数据技术推动教育的个性化和可持续发展。作者团队包括李佳希、蔡思堃、赵长宽、张昱、陈默和于戈等，他们的研究方向集中在教育大数据和大数据与云计算领域，共同探索如何利用技术改善教学体验，实现包容、公平和高质量的教育。 这篇论文不仅探讨了面部表情识别技术的新视角，还展示了其在混合式教学中的潜在应用价值，为教育技术的发展提供了新的思路和解决方案。