[发明专利]一种基于图像情感分析的学生在线学习评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像情感分析的学生在线学习评估方法，其特征在于，至少包括如下步骤：

通过摄像头在预设的学习时间段内对学生的神态进行实时拍摄，并存储所拍摄的图像至学习系统中；

采用图像识别技术对所述图像进行人脸检测，判断所述拍摄的图像是否包含人脸；

在判断所述拍摄的图像包含人脸时，对所述拍摄的图像进行情感识别分析，检测该学生对应的心理状态信息；

根据所述心理状态信息进行状态分值换算，得到该学生对该课程的教学评分。

2.根据权利要求1所述的基于图像情感分析的学生在线学习评估方法，其特征在于，还包括：

统计所有学生在每个预设时间点对该课程的教学评分。

3.根据权利要求1所述的基于图像情感分析的学生在线学习评估方法，其特征在于，还包括：

当学生登录学习系统时，通过所述学习系统提示学生打开摄像头，并提示调整摄像头位置。

4.根据权利要求1所述的基于图像情感分析的学生在线学习评估方法，其特征在于，还包括：

在判断所述拍摄的图像不包含人脸时，通过所述学习系统对学生进行提醒，并将该不包含人脸的图像进行保存。

5.根据权利要求1所述的基于图像情感分析的学生在线学习评估方法，其特征在于，所述采用图像识别技术对所述图像进行人脸检测，具体包括：

根据含人脸特征的图像对进行支持向量机模型训练，得到人脸检测模板；

通过所述人脸检测模板对输入的图像进行人脸检测，得到人脸外接矩形在所述图像中的坐标信息。

6.根据权利要求5所述的基于图像情感分析的学生在线学习评估方法，其特征在于，所述通过所述人脸检测模板对输入的图像进行人脸检测，包括：

对所述输入的图像进行放大或缩小，构造图像金字塔；

采用滑动窗口技术对所述图像金字塔进行人脸检测。

7.根据权利要求5所述的基于图像情感分析的学生在线学习评估方法，其特征在于，在完成所述人脸检测后，还包括：

对检测出的人脸进行预处理，包括灰度化、人脸裁剪和人脸对齐。

8.根据权利要求1所述的基于图像情感分析的学生在线学习评估方法，其特征在于，所述对所述拍摄的图像进行情感识别分析，检测该学生对应的心理状态信息，包括：

采用神经网络对包含人脸的图像进行情感识别训练，得到情感识别神经网络模型；

对所述包含人脸的图像进行人脸面部特征提取，得到纹理特征和边缘特征；

将所述纹理特征和边缘特征进行滤波处理，得到人脸特征的边缘特征图；

将所述纹理特征和边缘特征输入至所述情感识别神经网络模型中进行训练，输出得到最终的特征向量；

将所述最终的特征向量输入至Softmax函数中，得到每个心理状态的得分，并选取分数最高的作为当前识别图像中人脸的心理状态。

9.根据权利要求8所述的基于图像情感分析的学生在线学习评估方法，其特征在于，所述对所述包含人脸的图像进行人脸面部特征提取，得到纹理特征和边缘特征，包括：

采用LBP算法根据每个像素点周边的8个临近像素的灰度值与中心灰度值进行比较，以使每个像素点得到一个8位的编码，提取得到纹理特征；

通过Gabor滤波器对所述图像进行边缘检测，得到对应的边缘特征。

10.一种基于图像情感分析的学生在线学习评估系统，其特征在于，包括：

人脸采集模块，用于通过摄像头在预设的学习时间段内对学生的神态进行实时拍摄，并存储所拍摄的图像至学习系统中；

人脸检测模块，用于采用图像识别技术对所述图像进行人脸检测，判断所述拍摄的图像是否包含人脸；

情感识别分析模块，用于在判断所述拍摄的图像包含人脸时，对所述拍摄的图像进行情感识别分析，检测该学生对应的心理状态信息；

教学评分模块，用于根据所述心理状态信息进行状态分值换算，得到该学生对该课程的教学评分。