[发明专利]一种适用于课堂教学的表情识别方法在审
申请号: | 202010672497.7 | 申请日: | 2020-07-14 |
公开(公告)号: | CN111626270A | 公开(公告)日: | 2020-09-04 |
发明(设计)人: | 石鑫 | 申请(专利权)人: | 深圳峰诚志合信息科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06Q50/20 |
代理公司: | 深圳峰诚志合知识产权代理有限公司 44525 | 代理人: | 李明香 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区园岭*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 适用于 课堂教学 表情 识别 方法 | ||
本发明公开了一种适用于课堂教学的表情识别方法,包括包括下述步骤,利用摄像装备对教室情况进行实时录制,获取到教室实时视频信息;对实时视频信息进行处理,获取学生面部影像信息,并对面部影像信息消失时间进行判定;当学生面部影像信息消失时间大于预设时间值T1,则判定该学生处于走神状态,并统计该学生的走神率;本发明通过设置摄像装备,能够对教室内的实时情况进行监控,并利用摄像装备结合处理装置,检测人脸为出现的时间,当某一学生的人脸未出现时间超过预设值时,则会自动判定该学生处于走神状态;反之则认为是正常停顿,获取低头做笔记等活动;通过此方法可以有效的检测到学生在上课时是否走神。
技术领域
本发明属于课堂教学领域,涉及一种表情识别技术,具体是一种适用于课堂教学的表情识别方法。
背景技术
表情识别是指从给定的静态图像或动态视频序列中分离出特定的表情状态,从而确定被识别对象的心理情绪。
随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展,整个社会的自动化程度不断提高,人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。计算机和机器人如果能够像人类那样具有理解和表达情感的能力,将从根本上改变人与计算机之间的关系,使计算机能够更好地为人类服务。表情识别是情感理解的基础,是计算机理解人们情感的前提,也是人们探索和理解智能的有效途径。
人脸表情识别是指从给定的静态图像或动态视频序列中分离出特定的表情状态,从而确定被识别对象的心理情绪,实现计算机对人脸表情的理解与识别,从根本上改变人与计算机的关系,从而达到更好的人机交互。因此人脸表情识别在教育领域有很大的潜在应用价值。尤其是针对课堂教学效率的评估可以起到很大的应用,但是当前缺乏一种有效的用于课堂教学的表情识别方法;为了解决上述缺陷,现提供一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种适用于课堂教学的表情识别方法。
本发明所要解决的技术问题为:
(1)如何对学生在上课时进行其他活动而导致的走神进行准确判定;
(2)如何对学生的表情进行精确识别,并且将学生的表情与其上课状态进行相互关联;
(3)如何根据识别到的学生表情和上课状态来评估教师任一节课的教育效果。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种适用于课堂教学的表情识别方法,其特征在于,包括下述步骤:
步骤一:利用摄像装备对教室情况进行实时录制,获取到教室实时视频信息;
步骤二:对实时视频信息进行处理,获取学生面部影像信息,并对面部影像信息消失时间进行判定;
S1:当学生面部影像信息消失时间大于预设时间值T1,则判定该学生处于走神状态,并统计该学生的走神率;具体统计步骤如下:
SS1:获取到走神学生在一节课的走神总时间;
SS2:将该学生的走神总时间除以一节课的总时间得到走神率,将走神率标记为Tz;
S2:获取到所有学生的走神率,并求得所有学生的走神率平均值,将平均走神率标记为Tpz;
S3:当学生面部影像信息消失时间低于预设值T1,则判定为学生为正常状态;继续对学生的学习状态进行分析;
步骤三:获取到学生面部影像信息,获取到学生的面部图片信息;
步骤四:根据状态分析规则对学生的面部图片信息进行实时分析,获取得到学生的上课状态;并将上课状态划分为听课状态、互动状态、抗拒状态和迷茫状态;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳峰诚志合信息科技有限公司,未经深圳峰诚志合信息科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010672497.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。