[发明专利]基于表情识别的课堂中学生实时分类与遴选方法有效
| 申请号： | 202110186381.7 | 申请日： | 2021-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN112733806B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 陈红倩;孙丽萍 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/08;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100048 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于表情识别的课堂中学生实时分类与遴选方法，属于计算机学科下的计算机视觉领域。实现步骤为：获取含有标签的人脸表情数据集，设计表情识别模型，使用人脸表情数据集训练和验证表情识别模型；为课堂中每名学生建立表情向量循环队列，根据设定的间隔时间G，每隔G秒获取头部区域图片并进行表情识别，将识别获得的表情向量保存至表情向量循环队列中；当教师提问或课堂交流时，对每名学生读取其最近一段时间内的表情向量，拼接成表情组合向量；对所有学生的表情组合向量进行聚类，计算每类别的表情组合均值向量；对每一类别，基于各学生的表情组合向量与该类别的表情组合均值向量的相似度，遴选具有代表性的学生。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 表情 识别 课堂 中学生 实时 分类 遴选 方法 | ||
【主权项】：
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