Mô hình mạng nơron tích chập thể nhẹ dựa trên kiến trúc Densenet cho nhận dạng biểu cảm khuôn mặt và ứng dụng hỗ trợ đánh giá quá trình học tập trực tuyến

Tóm tắt

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) được áp dụng cho nhận dạng cảm xúc trên khuôn mặt đang được quan tâm nghiên cứu của nhiều tác giả với những kết quả rất khả quan và có các ứng dụng thành công. Các mô hình CNN hiện đại được thiết kế với các kiến trúc đa dạng như VGG, ResNet, Xception, EfficientNet, DenseNet và các biến thể của chúng được áp dụng rộng rãi cho các bài toán nhận dạng hình ảnh, trong đó có nhận dạng biểu cảm khuôn mặt. Tuy nhiên, các mô hình này có độ phức tạp khá lớn đối với một số ứng dụng trong thực tế hạn chế về tài nguyên tính toán. Bài báo này đề xuất một mô hình CNN thể nhẹ dựa trên kiến trúc kết nối dày đặc của mô hình DenseNet với độ phức tạp vừa phải nhưng vẫn đảm bảo chất lượng và hiệu quả cho nhận dạng cảm xúc trên khuôn mặt. Chúng tôi cũng thiết kế tích hợp mô hình này với hệ thống LMS nhằm hỗ trợ ghi nhận và đánh giá quá trình học tập trực tuyến của người học. Mô hình đề xuất được thử nghiệm để đánh giá trên một số bộ dữ liệu phổ biến, kết quả cho thấy mô hình đem lại hiệu quả và có thể được sử dụng trong thực tế.