NHẬN DẠNG CẢM XÚC SINH VIÊN PHẢN HỒI REAL-TIME
Từ khóa:
Nhận dạng cảm xúc khuôn mặt, Học sâu, YOLO, CNN, Đánh giá phản hồi sinh viên, FER2013Tóm tắt
Nhận dạng cảm xúc khuôn mặt (FER - Facial Emotion Recognition) đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường tương tác giữa người và máy tính, đặc biệt trong lĩnh vực giáo dục. Nghiên cứu này trình bày việc xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc thời gian thực dựa trên học sâu, tập trung vào ứng dụng đánh giá phản hồi của sinh viên trong quá trình học tập. Hệ thống sử dụng YOLO để phát hiện khuôn mặt và mạng CNN để phân loại cảm xúc trên bộ dữ liệu FER2013. Nghiên cứu đạt độ chính xác trung bình 68-70% trên tập test với 4 loại cảm xúc chính (happy, sad, surprise, neutral). Hệ thống được triển khai với khả năng xử lý ảnh, video và camera thời gian thực, đồng thời tự động sinh báo cáo phân tích cảm xúc chi tiết theo từng frame. Kết quả thực nghiệm trên 3 buổi học online với 10 sinh viên cho thấy hệ thống có thể hỗ trợ giảng viên đánh giá hiệu quả buổi học và điều chỉnh phương pháp giảng dạy phù hợp.
