[发明专利]基于人脸识别的学生课程推荐方法、装置及设备

说明书

本发明公开了基于人脸识别的学生课程推荐方法、装置及设备，方法包括：获取学生人脸图像及当前学习课程信息；将学生人脸图像输入至人脸识别模型，得到第一识别结果；获取与其对应的学生历史学习视频数据；将其中选中的若干张学生历史学习视频图像输入至微表情识别模型，得到第二识别结果；基于当前学习课程信息、第二识别结果及微表情‑推荐课程映射关系，确定候选推荐课程数据集；获取课程学习轨迹数据，基于其和候选推荐课程数据集确定最终推荐课程数据集。本发明实施例可以基于用户学习过程中录制的学习视频进行表情识别和微表情识别，以及用户的课程学习轨迹数据来多维度共同确定更加准确且符合用户学习进度的最终推荐课程数据集。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的学生课程推荐方法、装置及设备。

背景技术

目前，在线学习成为了很多用户(如学生等)获取更多知识的学习方式之一。在线学习时，用户需登录在线学习平台，之后在线学习平台基于用户的购买课程记录和历史学习记录来确定用户本次在线学习可选择的课程。

但是，通过上述历史学习记录和购买课程记录来综合确定每一次学生登录在线学习平台后待推荐的课程数据，不能有效结合学生对课程的当前掌握程度以及学习过程中的各种动态反馈(如学习过程存在困难听不懂的情况等)来推荐学习课程数据，使得在线学习平台的学习课程推荐数据准确度较低。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于人脸识别的学生课程推荐方法、装置、计算机设备及介质，旨在解决现有技术中每次学生登录在线学习平台后，其基于用户的购买课程记录和历史学习记录来确定学生本次在线学习可选择的课程，不能有效结合学生对课程的当前掌握程度以及学习过程中的各种动态反馈，使得在线学习平台的学习课程推荐数据准确度较低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于人脸识别的学生课程推荐方法，其包括：

响应于课程推荐指令，获取与所述课程推荐指令对应的学生人脸图像及当前学习课程信息；

获取预先训练的人脸识别模型，将所述学生人脸图像输入至所述人脸识别模型，得到第一识别结果；

获取与所述第一识别结果对应的学生历史学习视频数据；

获取预先训练的微表情识别模型，将所述学生历史学习视频数据中选中的若干张学生历史学习视频图像输入至所述微表情识别模型，得到第二识别结果；

基于所述当前学习课程信息、所述第二识别结果、及预设的微表情-推荐课程映射关系，确定与所述学生人脸图像对应的候选推荐课程数据集；

获取与所述学生历史学习视频数据对应的课程学习轨迹数据，基于所述课程学习轨迹数据和所述候选推荐课程数据集确定最终推荐课程数据集。

第二方面，本发明实施例还提供了一种基于人脸识别的学生课程推荐装置，其包括：

人脸图像信息获取单元，用于响应于课程推荐指令，获取与所述课程推荐指令对应的学生人脸图像及当前学习课程信息；

人脸识别单元，用于获取预先训练的人脸识别模型，将所述学生人脸图像输入至所述人脸识别模型，得到第一识别结果；

目标视频数据获取单元，用于获取与所述第一识别结果对应的学生历史学习视频数据；

微表情识别单元，用于获取预先训练的微表情识别模型，将所述学生历史学习视频数据中选中的若干张学生历史学习视频图像输入至所述微表情识别模型，得到第二识别结果；

候选课程数据获取单元，用于基于所述当前学习课程信息、所述第二识别结果、及预设的微表情-推荐课程映射关系，确定与所述学生人脸图像对应的候选推荐课程数据集；