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摘要
为了及时、客观、准确地在课堂上了解每个学生的听课状态，采用一种全局多尺度和局部注意力网络(MA-Net)的表情识别模型，具体来说，模型由三个部分组成：图像预处理及特征提取、全局多尺度模块和局部注意力模块。图像预处理提高输入图像的质量要求，核主成分分析进行特征提取，全局多尺度模块融合不同感受野的特征，降低深度卷积对遮挡和非正面姿态的敏感性，而局部注意力模块可以引导网络专注于局部显著特征，同时定义一个circle损失函数以规范整个学习过程，模型在FED-RO测试集上得到了较高的准确率。
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单位长春教育学院; 长春理工大学
