[发明专利]一种学习状态的确定方法及装置有效
| 申请号: | 201910826633.0 | 申请日: | 2019-09-02 |
| 公开(公告)号: | CN110532977B | 公开(公告)日: | 2023-09-12 |
| 发明(设计)人: | 陈通;胡航;郭靖;赵玉芳;刘革平;刘光远 | 申请(专利权)人: | 西南大学 |
| 主分类号: | G06V40/16 | 分类号: | G06V40/16;G06Q10/0639;G06Q50/20 |
| 代理公司: | 重庆智鹰律师事务所 50274 | 代理人: | 刘贻行 |
| 地址: | 400700*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 学习 状态 确定 方法 装置 | ||
1.一种学习状态的确定方法,其特征在于,所述方法包括:
通过面部检测算法,检测人脸;
当检测到人脸时,获取面部图像;
在所述面部图像中获取与所述面部图像相对应的面部量化特征;
确定与所述面部量化特征相匹配的外显表情;
当课程开始后1分钟时,获取与面部图像对应的基线表情,所述基线表情为上课时的初始面部表情;
在预设时间段内按照预设时间间隔再次获取基线表情;
根据多个基线表情计算得到基线表情的均值,并更新所述基线表情;
在预设的表情数据库中,根据所述外显表情和所述基线表情的比对结果进行表情映射匹配,得到与所述面部量化特征相对应的面部表情,其中所述比对结果是通过外显表情和基线表情的表情差异确定出来的;
根据面部表情和预设的映射关系,确定与面部表情相对应的学习状态;
所述在所述面部图像中获取与所述面部图像相对应的面部量化特征的步骤包括:
根据预设的定位算法对所述面部图像中的关键点进行定位,得到面部关键点;
根据预设的特征量化规则对所述面部关键点进行特征提取,得到面部量化特征。
2.根据权利要求1所述的学习状态的确定方法,其特征在于,所述根据所述面部表情,确定与所述面部表情相对应的学习状态的步骤包括:
根据所述面部表情,在预设的状态数据库中确定与所述面部表情相对应的学习状态。
3.一种学习状态的确定装置,其特征在于,所述学习状态的确定装置包括:
获取单元,用于通过面部检测算法,检测人脸;并在检测到人脸时,获取面部图像;
提取单元,用于在所述面部图像中获取与所述面部图像相对应的面部量化特征;
匹配单元,用于在预设的表情数据库中,匹配与所述面部量化特征相对应的面部表情;
确定单元,用于根据面部表情和预设的映射关系,确定与面部表情相对应的学习状态;
所述匹配单元包括:
确定子单元,用于确定与所述面部量化特征相匹配的外显表情;
匹配子单元,用于在预设的表情数据库中,根据所述外显表情进行表情映射匹配,得到与所述面部量化特征相对应的面部表情;
其中,所述匹配子单元,具体用于当课程开始后1分钟时,获取与面部图像对应的基线表情,所述基线表情为上课时的初始面部表情;并在预设时间段内按照预设时间间隔再次获取基线表情;根据多个基线表情计算得到基线表情的均值,并更新所述基线表情;再在预设的匹配数据库中,根据外显表情和预设的基线表情的比对结果进行表情映射匹配,得到与面部量化特征相对应的面部表情,其中所述比对结果是通过外显表情和基线表情的表情差异确定出来的;
所述提取单元包括:
定位子单元,用于根据预设的定位算法对所述面部图像中的关键点进行定位,得到面部关键点;
提取子单元,用于根据预设的特征量化规则对所述面部关键点进行特征提取,得到面部量化特征。
4.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1至2中任一项所述的学习状态的确定方法。
5.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时,执行权利要求1至2任一项所述的学习状态的确定方法。
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