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本发明公开了一种基于表情识别的风险学生预测方法，该方法包括以下步骤：1)将输入的学生人脸图像转为张量，将这些张量按比例分为训练集和测试集；2)训练基于表情识别风险学生的学习模型，构造分为消极表情和非消极表情的二维高斯软标签，将训练集张量输入基于标签分布的学习模型，利用预测标签和真实标签之间的KL‑loss来训练学习模型；3)将测试集张量输入训练好的学习模型中进行特征提取和表情识别，将识别的结果存储到学生情绪库；4)根据学生的表情识别的结果分析学生的情绪状态，判断该学生是否为风险学生。本发明设计了
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113792627 A
(43)申请公布日 2021.12.14
(21)申请号 202111002632.8
(22)申请日 2021.08.30
(71)申请人 华中
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