[发明专利]一种基于人脸识别技术的实时专注度分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于人脸识别技术的实时专注度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：通过摄像头采集课堂上课时学生的脸部视频；

S2：依据人脸识别算法，提取出视频图像中的人脸区域，提取人脸区域的特征；

S3：根据提取的人脸区域的特征判断抬头的学生数目，根据学生是否抬头设定学生的专注度为A或B，其中A≠B，A表示专注度高，B表示专注度低；

S4：依据统计学的二项式分布原理，即重复n次的伯努利试验，得到学生整体专注度均值概率，并得出均值概率的置信区间。

2.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的实时专注度分析方法，其特征在于，所述摄像头的数目根据教室规模大小设置为1-2个。

3.根据权利要求2所述的基于人脸识别技术的实时专注度分析方法，其特征在于，所述摄像头的数目为2个，部署位置居于教室中央两侧，能够采集所覆盖范围的所有人脸图像。

4.根据权利要求2所述的基于人脸识别技术的实时专注度分析方法，其特征在于，设摄像头的部署高度为ha，摄像头的部署高度是指摄像头与教室人脸平均高度的高度差，摄像头覆盖长度为la，则ha和la满足：

arc tan(ha/la)＝10°～arc tan(ha/la)＝30°。

5.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的实时专注度分析方法，其特征在于，步骤S2中，提取视频图像中的人脸区域包括以下步骤：

S2.1：对采集的课堂上课时学生的脸部视频进行图像取样，取样值由用户自定义，范围为1-30秒/帧；

S2.2：依据人脸识别原理，对图像中的人脸图像进行特征提取，将特征集入库存取；

S2.3：如涉及到多个摄像头，则将不同摄像头之间采集到的特征集进行比对，按照设定的阈值确认人员重复数量，消重，避免人员被重复统计。

6.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的实时专注度分析方法，其特征在于，步骤S3中，取A＝1，B＝0。

7.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的实时专注度分析方法，其特征在于，步骤S3中，将教学过程和学生专注度分析进行关联，对大数据采集样本进行预处理和置换，在老师讲授、师生互动、教学资源播放三种教学阶段，抬头表示专注度高，低头表示专注度低；在学生互动讨论、静默练习两种教学阶段，则将专注度进行置反处理。

8.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的实时专注度分析方法，其特征在于，所述方法还包括：建立全校学生的人脸图库，通过人脸比对从而识别每个学生个人的专注度数据，从而判断每个特定学生的专注度行为。

9.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的实时专注度分析方法，其特征在于，所述方法还包括：导入课堂过程数据，形成课堂过程专注度分布分析，具体包括：

1、导入课堂教学的教学阶段、知识点内容和教学方式数据；

2、以时间值为维度进行数据关联；

3、以时间为轴线，形成课堂过程专注度分布结果，完成教学诊断。

10.一种基于人脸识别技术的实时专注度分析系统，其特征在于，包括：

摄像头：用于采集课堂上课时学生的脸部视频；

人脸特征提取模块：用于依据人脸识别算法，提取出视频图像中的人脸区域，提取人脸区域的特征；

专注度评价模块：用于根据提取的人脸区域的特征判断抬头的学生数目，根据学生是否抬头设定学生的专注度为A或B，其中A≠B，A表示专注度高，B表示专注度低；

专注度分析计算模块：依据统计学的二项式分布原理，即重复n次的伯努利试验，得到学生整体专注度的均值概率，并得出均值概率置信区间。