[发明专利]基于人脸监测的课堂学生状态分析方法及装置在审
| 申请号： | 201811534551.0 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109815795A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 郑子奇;徐国强;邱寒 | 申请（专利权）人： | 深圳壹账通智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06Q50/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人： | 黄耀威 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 课堂 面部表情 面部动作 人脸 图像 分析方法及装置 神经网络模型 学生 表情识别 身份信息 学生状态 监测 应用人工智能 状态存储 闭环式 检测 教育 采集 分析 上课 参考 智能 家长 老师 | ||
【主权项】：
1.一种基于人脸监测的课堂学生状态分析方法，其特征在于，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，其中所述课堂状态包括面部表情。
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