[发明专利]教学管理方法及装置

说明书

一种教学管理方法及装置，所述教学管理方法包括：首先，实时采集多个人的多个标准人脸灰度图；根据卷积神经网络和多个标准人脸灰度图获取多个特征向量；其次，将多个特征向量输入至分类器以确定多个表情分类结果；表情分类结果包括愉快、惊奇、厌恶、愤怒、惧怕以及悲伤；然后，根据多个表情分类结果计算表情统计数据；最终，根据预设时间段内的表情统计数据确定课堂特征信息；课堂特征信息包括学生关注度、学生参与度和课程疑难程度。本发明提高了人脸表情检测的准确率和鲁棒性，并提高了教学管理中人脸表情的识别的精度和兼容性，且提高了教师教学质量以及学生学习效率。

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，尤其涉及一种教学管理方法及装置。

背景技术

人体的脸部表情能够反应人体的真实内部情感，进而根据人体的表情变化能够判断出人体内心的情感波动；然而由于人体内心的情感活动具有多变性以及复杂性，与此相对应的，人体的脸部表情也具有多种多样性；在日常交流过程中，交流的双方通过彼此脸部表情的变化可实时判断出人体的情感信息，结合人体表情变化能够有助于双方理解交谈的内容，避免出现交流沟通障碍的问题；人脸表情在反映人体内心情感信息中起到了关键的作用，相关技术人员逐渐开始研究人脸表情识别技术，其中所述人脸表情识别技术是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术；与其他生物识别技术相比，人脸表情识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等优势；因此人脸表情识别技术逐渐在开始应用于出入境检验检疫、金融、警务等多个领域。

在人脸表情识别过程中，人体的脸部表情在瞬间会发生较大的变化，那么人体的脸部表情特征在提取过程中将产生极大地数据量，且容易受到背景、光照、角度等外界因素的影响，识别精确度很难提高，进而导致人脸表情识别技术无法普适性地适用于各个工业技术领域；以教育领域的表情识别技术为例，由于课堂环境中包括多个同学和老师，若能够利用人脸表情识别技术对课堂上老师和学生的动作、情绪等情况进行识别和记录，建立智能化的教学管理系统，统计老师及学生一学期的表现情况，对教师业务素质提高、教学质量提升和掌控学生的学习状态具有重要的意义；然而传统技术中的教学管理方法无法精确地对于复杂环境下的人体脸部特征进行动态识别，进而无法判断出同学和教师的内心情感变化，并且传统技术中的人脸表情识别方法也无法深入地获取人脸表情蕴含的内心情感活动，对于表情的智能分析程度不高。

综上所述，传统的教学管理技术对于人脸表情的识别结果精度较低，兼容性较差。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种教学管理方法及装置，旨在解决传统的技术方案中教学管理方法对于人脸表情的动态识别精度和准确率较低，兼容性较差的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种教学管理方法，包括：

实时采集多个人的多个标准人脸灰度图；

根据卷积神经网络和多个所述标准人脸灰度图获取多个特征向量；

将多个特征向量输入至分类器以确定多个表情分类结果；所述表情分类结果包括愉快、惊奇、厌恶、愤怒、惧怕以及悲伤；

根据多个表情分类结果计算表情统计数据；

根据预设时间段内的所述表情统计数据确定课堂特征信息；所述课堂特征信息包括学生关注度、学生参与度和课程疑难程度。

在其中的一个实施例中，所述根据卷积神经网络和多个所述标准人脸灰度图获取多个特征向量包括：

根据所述标准人脸灰度图和m个卷积核进行卷积运算，卷积结果加上偏置，再经过激活函数得到第一特征图谱；

采用第一预设最大池化规模和第一预设步长进行采样对所述第一特征图谱进行统计计算，以获取第二特征图谱；

根据所述第二特征图谱和n个卷积核进行卷积运算，卷积结果加上偏置，再经过激活函数得到第三特征图谱；