深度学习与面部表情识别技术用于自动评估学生参与度，提供相关源码。

简介：
参与度识别模型：Hugging Face提供的TensorFlow和TFLearn实现，敬业度作为衡量学习体验质量的关键指标，在构建智能教育界面方面扮演着至关重要的角色。 任何此类智能界面都需要具备识别用户参与程度的功能，从而能够做出相应的反馈措施。 然而，可用的相关数据资源十分有限，获取新的数据既耗时又成本高昂。 为了应对数据稀缺性这一挑战，本研究提出了一种基于深度学习的参与度识别模型，该模型通过在进行专门的参与数据训练之前，先利用容易获取的基本面部表情数据集进行预训练，从而显著提升图像参与度的识别能力。 具体而言，第一步采用深度学习技术训练面部表情识别模型，以生成丰富多样的面部表情信息；第二步则利用该模型的权重作为初始化参数，构建一个基于深度学习的参与度识别模型。 我们将此模型命名为“参与模型”。 我们对包含4627个参与度和非参与样本的新兴参与度识别数据集进行了模型的训练与评估。 实验结果表明，“参与模型”在性能上超越了我们首次应用于参与度识别的有效深度学习架构，并且也优于采用定向梯度直方图和支持向量机的方法。如果您希望进一步探索相关资源，可以参考Hugging Face提供的支持。