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龙图腾网获悉广东交通职业技术学院申请的专利基于深度学习的学习情感程度分析方法、系统及介质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：CN115761847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211382051.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于深度学习的学习情感程度分析方法、系统及介质是由周江;蔡臻设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的学习情感程度分析方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的学习情感程度分析方法、系统及介质，方法为：采集学生学习时的面部表情图像，并提取有效的面部区域，得到待识别表情图像并保存；构建学习表情三维状态空间情感模型；对待识别表情图像进行分析，获取学生学习情感程度，具体为：将待识别表情图像输入情感分类模块，提取特征向量进行情感分类，获得待识别表情的情感；使用情感投影模块在学习表情三维状态空间情感坐标系中计算待识别表情的情感与标准情感的欧氏距离，匹配待识别表情的真实情感；在情感程度判断模块中判断待识别表情的情感程度。本发明基于学习表情三维状态空间情感模型，创新性的引入Maxout神经元，增加模型深度，从源头上解决了模型三维梯度弥散的问题。

本发明授权基于深度学习的学习情感程度分析方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的学习情感程度分析方法，其特征在于，包括下述步骤： 采集学生学习时的面部表情图像，并提取有效的面部区域，得到待识别表情图像并保存； 构建学习表情三维状态空间情感模型，包括情感分类模块、情感投影模块及情感程度判断模块； 基于学习表情三维状态空间情感模型，对待识别表情图像进行分析，获取学生学习情感程度，具体为： 将待识别表情图像输入情感分类模块，使用平均池化提取待识别表情图像的特征向量，再基于Maxout神经元进行情感分类，获得待识别表情的情感； 使用情感投影模块在学习表情三维状态空间情感坐标系中计算待识别表情的情感与标准情感的欧氏距离，匹配待识别表情的真实情感； 依据待识别表情的真实情感，在情感程度判断模块中通过计算待识别表情的情感与真实情感的欧氏距离，判断待识别表情的情感程度； 所述情感分类模块基于特征提取网络进行构建，同时引入Maxout神经元作为分类器，对特征提取网络提取的特征向量进行分类； 所述情感投影模块基于学习表情三维状态空间坐标系进行建立； 所述学习表情三维状态空间情感坐标系的建立步骤为： 设学生学习的标准情感类型有N种，每一种标准情感类型划分为M个情感等级，则学生学习情感状态的数量为N 分别以标准情感类型、情感等级及学生学习情感状态为x、y、z轴，建立学习表情三维状态空间情感坐标系； 根据学生学习情感状态及马尔科夫状态转移矩阵构建情感状态迁移矩阵A，表示为： ， 其中，aij表示第i个学生学习情感状态转换为第j个学生学习情感状态的概率，n、m表示学生情感状态的数量；情感状态迁移矩阵中，每一行的概率和为1，每一列的概率和为1。

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