学生课堂表情识别系统的设计与实现

在智慧教育领域,实时监测学生课堂专注度对于提升教学质量具有十分重要的意义。本文开发一款基于表情识别的学生课堂专注度分析系统。系统基于C/S架构,采用Python编程语言和Pyside6图形界面框架,并使用Fer2013数据集对Mini-Xception网络模型进行训练和测试。测试结果表明,系统能够较为准确地辨识出学生课堂听讲期间的面部表情,从而可以辅助教师掌握学生的学习专注状态,为个性化教学的开展提供基础数据支撑。