激光与红外

作者：许尚立

单位：1.重庆工业职业技术大学,重庆 401120；2.重庆交通大学,重庆 400074；3.兰州理工大学,甘肃 兰州 730050；

关键词：课堂表情;红外热特征图;胶囊网络;红外可视化;Arcface

基金：国家自然科学基金(No.62361039)；重庆市教委人文社会科学研究项目(No.24SKCS066；No.23SKCS168)资助。

面部表情能充分展现学生的学习状态与内心情感,本文提出一种红外热特征图下的课堂表情胶囊识别网络。首先,对捕获图像进行预处理；其次,融合Transformer与MobileFaceNet从局部与全局角度获得三个层次的表情特征；并采用深层胶囊特征转化模型获得特征的转换输入；最后,构建平行GAP Arcface分类模型完成课堂表情分类。在表情图像集中,完成本文方法与MSDFG net、CFMDB net的红外可视化特征热图效果、识别准确率与算法效能对比,本文方法的平均课堂表情识别率可达83,结果表明本文方法更能聚焦关键特征、算法的识别准确率高、鲁棒性好。

来源：2025年第12期

《激光与红外》期刊编辑部

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