[发明专利]基于人脸监测的课堂学生状态分析方法及装置

说明书

本发明涉及智能课堂技术领域。本发明实施例提供一种基于人脸监测的课堂学生状态分析方法及装置，其中该方法包括：采集关于课堂的课堂图像，并识别该课堂图像中多个学生的身份信息；检测所述课堂图像中各个学生的人脸的面部动作；基于微表情识别神经网络模型，获取所检测的面部动作对应的面部表情，其中所述微表情识别神经网络模型是依据训练面部动作和对应的训练面部表情进行训练的；将各个学生的课堂状态存储至对应于所述各个学生的身份信息的教育分析报告，其中该课堂状态包括面部表情。由此，应用人工智能技术，从课堂图像中识别并监测学生的上课状态，并通过教育分析报告供后期老师和家长参考，实现了闭环式智慧教育。

技术领域

本发明涉及智能课堂技术领域，具体地涉及一种基于人脸监测的课堂学生状态分析方法及装置。

背景技术

随着科学技术的不断发展，将信息技术应用在课堂学习中的智能课堂技术得到了飞速发展，并且还出现了利用计算机监测分析课堂学习状态的新型技术。

但是，如今的智慧教育或K12课堂仍然处于萌芽阶段，K12课堂教育一直都是大家关注的焦点，但是由于基础教育行业的自身规律、个体用户独立性缺乏等因素，一直缺乏能够规模化走入教师日常教学活动的的互联网应用。

因此，如何借助现代互联网技术监测课堂上学生的状态，以反馈完善教学方式从而实现智慧教学是目前业界的热门研究方向。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种基于人脸监测的课堂学生状态分析方法及装置，应用人工智能技术监测学生上课的课堂状态，并能够完成反馈以实现闭环式智慧教育。

为了实现上述目的，本发明实施例一方面提供一种基于人脸监测的课堂学生状态分析方法，包括：采集关于课堂的课堂图像，并识别该课堂图像中多个学生的身份信息；检测所述课堂图像中各个学生的人脸的面部动作；基于微表情识别神经网络模型，获取所检测的面部动作所对应的面部表情，其中所述微表情识别神经网络模型是依据训练面部动作和对应的训练面部表情进行训练的；将各个学生的课堂状态存储至对应于所述各个学生的身份信息的教育分析报告，其中该课堂状态包括面部表情。

本发明实施例另一方面提供一种基于人脸监测的课堂学生状态分析装置，包括：课堂模型构建单元，用于采集关于课堂的课堂图像，并识别该课堂图像中多个学生的身份信息；面部动作检测单元，用于检测所述课堂图像中各个学生的人脸的面部动作；面部表情抽象单元，用于基于微表情识别神经网络模型，获取所检测的面部动作所对应的面部表情，其中所述微表情识别神经网络模型是依据训练面部动作和对应的训练面部表情进行训练的；教育分析报告生成单元，用于将各个学生的课堂状态存储至对应于所述各个学生的身份信息的教育分析报告，其中该课堂状态包括面部表情。

本发明实施例另一方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请上述的方法的步骤。

本发明实施例另一方面提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请上述的方法的步骤。

通过上述技术方案，提出了采集课堂图像，并识别课堂图像中学生的身份信息，从而建立课堂模型，然后检测课堂图像中各个学生的人脸的面部动作，并通过微表情识别神经网络模型获取所检测的面部动作所对应的面部表情，进而自动记录各个学生的课堂状态至对应于各个学生的身份信息的教育分析报告。由此，应用人工智能技术，从课堂图像中识别并监测学生的上课状态，并通过教育分析报告供后期老师和家长参考，能够反馈完善教学方式，从而实现了闭环式智慧教育。

本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：