[发明专利]一种基于人脸情绪识别的智能辅助教学方法及系统

权利要求书

1.一种基于人脸情绪识别的智能辅助教学方法，其特征在于，包括如下步骤：

对摄像设备实时采集的学生的人脸图像进行预处理，得到人脸数据；

通过三维人脸定位建模技术对所述人脸数据进行人脸情绪识别以及学生身份识别，得到该学生的人脸情绪信息和身份信息；

将所述人脸情绪信息输入到学生状态评估模块进行状态评估，并发送状态评估信息至交互显示器。

2.根据权利要求1所述的基于人脸情绪识别的智能辅助教学方法，其特征在于，还包括：

根据学生的身份信息进行自动考勤打卡，统计实时出勤人数，记录缺勤、迟到或早退学生信息并发送至交互显示器；

统计学生的状态评估信息并存储至信息网络管理模块。

3.根据权利要求1所述的基于人脸情绪识别的智能辅助教学方法，其特征在于，所述通过三维人脸定位建模技术对所述人脸数据进行人脸情绪识别，具体为：

利用带有3D结构光的摄像设备对人脸进行跟踪拍摄，得到人脸数据；

对所述人脸数据进行人脸区域分割，得到拥有深度的光线图像；

通过三维人脸定位建模技术对所述光线图像进行捕捉脸部肌肉运动节点，并标记脸部特征点，得到脸部特征信息；

根据所述脸部特征信息与数据库中预先录入的脸部特征信息进行对比，在判断达到限定的相似度时，输出对应的人脸情绪信息以及身份信息。

4.根据权利要求1所述的基于人脸情绪识别的智能辅助教学方法，其特征在于，所述状态评估包括心理状态评估、伤害评估、课堂专注度评估以及知识掌握度评估。

5.根据权利要求1所述的基于人脸情绪识别的智能辅助教学方法，其特征在于，还包括通过交互显示器发出信息提醒上课状态异常的学生。

6.根据权利要求1所述的基于人脸情绪识别的智能辅助教学方法，其特征在于，还包括通过APP实时接收学生评估状态信息。

7.一种基于人脸情绪识别的智能辅助教学系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于对摄像设备实时采集的学生的人脸图像进行预处理，得到人脸数据；

识别模块，用于通过三维人脸定位建模技术对所述人脸数据进行人脸情绪识别以及学生身份识别，得到该学生的人脸情绪信息和身份信息；

状态评估模块，用于对所述人脸情绪信息进行状态评估，并发送状态评估信息至交互显示器。

8.根据权利要求7所述的基于人脸情绪识别的智能辅助教学系统，其特征在于，还包括：

考勤模块，用于根据学生的身份信息进行自动考勤打卡，统计实时出勤人数，记录缺勤、迟到或早退学生信息并发送至交互显示器；

信息网络管理模块，用于统计并存储学生的状态评估信息。

9.根据权利要求7所述的基于人脸情绪识别的智能辅助教学系统，其特征在于，所述识别模块包括人脸跟踪单元、人脸分割单元、人脸特征点提取单元和数据匹配单元；其中，

人脸跟踪单元，用于利用带有3D结构光的摄像设备对人脸进行跟踪拍摄，得到人脸数据；

人脸分割单元，用于对所述人脸数据进行人脸区域分割，得到拥有深度的光线图像；

人脸特征点提取单元，用于通过三维人脸定位建模技术对所述光线图像进行捕捉脸部肌肉运动节点，并标记脸部特征点，得到脸部特征信息；

数据匹配单元，用于根据所述脸部特征信息与数据库中预先录入的脸部特征信息进行对比，在判断达到限定的相似度时，输出对应的人脸情绪信息以及身份信息。

10.根据权利要求7所述的基于人脸情绪识别的智能辅助教学系统，其特征在于，所述状态评估模块包括心理状态评估单元、伤害评估单元、课堂专注度评估单元以及知识掌握度评估单元。