[发明专利]一种基于表情图像的学生情绪分析系统

权利要求书

1.一种基于表情图像的学生情绪分析系统，其特征在于，包括服务器、登录验证模块、信息录入模块、图像采集模块、人脸识别模块、表情分析模块、行为分析模块、查询模块以及信息推送模块；

所述表情分析模块用于对学生的动态脸部照片进行分析，从而获取学生的情绪变化，具体分析过程包括以下步骤：

步骤N1：将所有学生的动态脸部照片进行网格化处理，并对学生的脸部进行面部关键点标注，同时将学生的鼻头作为第一标准点；

步骤N2：将学生的动态脸部照片上的面部关键点与人脸基准参考模型中的面部关键点进行对比；

步骤N3：对每张动态脸部照片中的面部关键点分别进行提取，以第一标准点为基准，获取每一个面部关键点与第一标准点之间的距离，并获取每一个面部关键点与第一标准点之间的距离在时间TL内的变化，并将变化过程生成相应的动态坐标曲线图，其中TL＞0；

步骤N4：将动态坐标曲线图在TL时间内的动态面积标记为Sm，将Sm代入公式Sc＝(Sm-S0)*α，获得面部关键点的波动值Sc，当Sc＞0时，则判定学生的存在情绪波动，且Sc的值越大，学生的情绪波动越大，其中S0为系统预设的面部关键点参照面积；α为比例系数，且α＞0；

所述行为分析模块用于对学生的动态行为进行分析，通过学生行为的变化，从而判断学生的情绪变化，具体过程包括以下步骤：

步骤M1：将所有学生的动态躯干照片进行网格化处理，并对学生背面躯干照片和学生正面躯干照片进行躯干关键点标注，同时将学生的胸口作为第二标准点；

步骤M2：将学生的动态躯干照片上的躯干关键点与行为基准参考模型中的躯干关键点进行对比；

步骤M3：对每张动态躯干照片中的躯干关键点进行提取，获取每一个躯干关键点与第二标准点之间的距离，并获取每一个躯干关键点与第二标准点之间的距离在时间TQ内的变化，并将变化生成相应的动态坐标曲线图，其中TQ＞0；

步骤M4：将动态坐标曲线图在TL时间内的动态面积标记为Sq，将Sq代入公式Sd＝(Sq-S1)*β，获得躯干关键点的波动值Sd，当Sd＞0时，则判定学生的存在情绪波动，Sd的值越高，则表示学生的情绪波动越剧烈，其中S1为系统预设的躯干关键点参照面积；β为比例系数，且β＞0。

2.根据权利要求1所述的一种基于表情图像的学生情绪分析系统，其特征在于，所述信息录入模块用于对学生的个人信息和老师的个人信息进行录入，所述学生的个人信息包括学生的姓名、学生的年龄、学生的所在班级、学生所在班级的班主任信息以及学生在教室内的座位位置，并将学生的个人信息上传至服务器内进行保存；所述老师的个人信息包括老师的姓名、老师所带科目、老师所带班级以及实名认证的手机号码，将实名认证的手机号码与系统进行绑定，同时将老师的个人信息上传至服务器中进行保存。

3.根据权利要求1所述的一种基于表情图像的学生情绪分析系统，其特征在于，所述登录验证模块用于老师进行登录系统，老师通过与系统所绑定的实名认证的手机号码直接进行验证登录，将收集号码输入至登录验证模块后，通过信息推送模块向老师的手机发送相应的登录验证码，通过将登录验证码输入至系统内进行登录。