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龙图腾网恭喜江西师范大学申请的专利一种面向积极情绪感知的情感参与度检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116842468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310811417.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种面向积极情绪感知的情感参与度检测方法是由罗珍珍;罗勇;秦乐;桂小林设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向积极情绪感知的情感参与度检测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种面向积极情绪感知的情感参与度检测方法，涉及数据分析技术领域，是对学生课堂学习中不同维度的数据分别进行特征抽取，实现各个维度的信息识别，然后在决策融合和结果应用分析，是对学生课堂学习中各个维度的数据进行特征抽取，之后采用基于深度学习网络的融合策略，应用于后续的监督分类，构建学生积极情感参与度模型。不同通道获取的学生认知、情感和思维等不同多模态信息整合到一个框架里，来综合反映学生的积极情感。

本发明授权一种面向积极情绪感知的情感参与度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种课堂积极情绪感知的情感参与度识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取课堂学生的头部姿态方向、笑脸强度以及学习系统的访问记录；将深度学习网络中引入细粒化图像识别中的注意力机制，构建笑脸强度估计模型，将课堂学生的笑脸强度作为所述笑脸强度估计模型的输入，获得情感强度；利用FSANet网络构建多任务头部姿态估计模型，将课堂学生的头部姿态方向作为所述多任务头部姿态估计模型的输入，获得认知注意力；将课堂学生的学习系统的访问记录进行筛选，获得思维活动；将所述认知注意力、所述情感强度以及所述思维活动依据积极情感参与度模型，构建关于决策融合的课堂学生的积极情感参与度识别模型；以及，获取课堂视频图像、教学资源双端系统数据，将课堂视频图像中的课堂学生的头部姿态方向和笑脸强度、教学资源双端系统数据中的学习系统的访问记录视为互为补偿的不同模态的信息作为输入，利用深度网络模态高层语义学习和多模态之间的特征融合，获得同质的融合表达；根据获取的课堂学生的头部姿态方向、笑脸强度以及学习系统的访问记录制定不同的目标函数进行学习，通过同质的融合表达构建关于多模态融合的课堂学生的积极情感参与度识别模型；利用所述决策融合的课堂学生的积极情感参与度识别模型与所述多模态学习融合的课堂学生的积极情感参与度识别模型，共同构建课堂学生的积极情感参与度识别模型；将所述笑脸强度、所述头部姿态、所述认知注意力通过所述课堂学生的积极情感参与度识别模型的识别来确认课堂积极情绪感知的情感参与度；所述笑脸强度估计模型中通过细粒化图像识别中的注意力机制，抑制卷积层学到的无效信息，增强网络对关键区域特征学习，所述关键区域为产生笑脸表情的面部肌肉所在区域；所述产生笑脸表情的面部肌肉所在区域的特征包括笑脸运动中嘴角特征点的坐标变化和眼角特征点的坐标变化；所述笑脸强度估计模型中的深度网络包括两种，一种所述深度网络的VGGNet有预训练权重，将特征权重作为学习的起点，弥补笑脸数据集数量较少的缺点，并捕捉笑脸的细节信息，另一种所述深度网络的ResNet没有加载预训练权重，从头开始学习图片特征，专注于训练笑脸强度信息；所述笑脸强度估计模型的深度网络中引入focalloss改进交叉熵损失函数。

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