[发明专利]学生上课情绪识别方法与系统

说明书

本发明的实施例公开了学生上课情绪识别方法与系统，属于智能学习技术领域。所述方法，包括：采集学生在上课过程中的当前面部图像；计算所述当前面部图像相较于同一学生的标准图像的图像变化率；根据所述图像变化率，计算所述当前面部图像所表现的当前上课情绪为各预设情绪的概率值；将计算出的最大概率值对应的预设情绪确定为所述学生的当前上课情绪。本发明能够通过上课学生面部图像，智能化的分析识别出学生的情绪，有效地节约老师的上课精力，同时提高了学生情绪识别的精确度。

技术领域

本发明属于智能学习技术领域，尤其涉及学生上课情绪识别方法与系统。

背景技术

情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用。在人们的日常工作和生活中，情绪的作用无处不在。特别在学生上课过程中，如果老师知道学生的情绪好坏，从而就可以适应性调整上课的内容及课时，将有效地提升课堂质量。

目前，只有在线下教学时，老师能够时时观察到各学生的面部情绪，例如若观察到大部分学生都在打瞌睡，则老师能够对上课内容进行实时调节，如下课休息几分钟或者讲些活跃气氛的内容。但是，线下教学时老师不得不分出部分精力来观察学生的上课状态，消耗上课精力，另外，学生情绪识别的准确性直接受老师经验的影响，因老师经验也存在好与差的情况，因此也使得学生情绪识别的准确性整体也较差。而对于网络线上教学方式，目前还未有能够对远程客户端的学生进行上课情绪识别的有效方式。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了学生上课情绪识别方法及系统，用于解决目前线下教学中识别学生上课情绪识别人工依赖性强且识别准确性较差的问题以及线上教学不能进行学生上课情绪识别的问题。本发明能够通过上课学生面部图像，智能化的分析识别出学生的情绪，有效地节约老师的精力，同时提高了学生情绪识别的精确度。

第一方面，本发明实施例提供了学生上课情绪识别方法，包括以下步骤：

采集学生在上课过程中的当前面部图像；

计算所述当前面部图像相较于同一学生的标准图像的图像变化率；

根据所述图像变化率，计算所述当前面部图像所表现的当前上课情绪为各预设情绪的概率值；

将计算出的最大概率值对应的预设情绪确定为所述学生的当前上课情绪。

在一可选实施例中，所述计算当前面部图像相较于同一学生的标准图像的图像变化率，包括：

将所述当前面部图像进行灰度化处理，得到当前面部图像对应的第一灰度图像；

根据第一公式计算所述当前面部图像相较于同一学生的标准图像的图像变化率；

所述第一公式为：

在第一公式中，P为当前面部图像相较于同一学生的标准图像的图像变化率的图像变化率，G(x)、G(y)为所述第一灰度图像中像素点G(x,y)的横坐标和纵坐标；g(x)、g(y)为所述第二灰度图像中像素点g(x,y)的横坐标和纵坐标；所述第二灰度图像为所述当前面部图像对应学生的标准图像的灰度图像，所述第一灰度图像和第二灰度图像的图像尺寸相等；其中，x＝1,2,…,X；y＝1,2,…,Y；X为所述第一灰度图像的宽度方向像素尺寸，Y为所述第一灰度图像的高度方向像素尺寸。

在一可选实施例中，根据以下第二公式，计算所述当前面部图像所表现的当前上课情绪为各预设情绪的概率值：

在第二公式中，P(s)为当前面部图像所表现的当前上课情绪为预设情绪s的概率值，P_s为预设存储空间中预设情绪s对应的面部图像相较于标准图像的图像变化率的均值。

在一可选实施例中，在所述采集学生在上课过程中的当前面部图像之前，还包括：