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公开(公告)号：CN110287790A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910434931.5
申请日：2019-05-23
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明提出一种面向静态多人场景的学习状态混合分析方法。在课堂开始，这时学生专注度高度集中，本发明使用对于正面人脸检速度快且精度高的算法检测出人脸并估计的出学生的静态位置区域，接下来对学生静态位置生命值和hit值进行判断，进而调用对于侧面人脸检测精度高的算法，通过这种双层人脸检测极大的提高了对于教室这一静态多人场景中人脸检测的精度，并且保证了运算速度。对于识别获得的学生的头部姿态和面部表情，本发明通过将学生的头部姿态与周围学生的头部姿态进行对比计算，得到学生的专注度；并对学生表情进行多个分类，表情分类的多样化和学生专注度的计算能够提高多模态特征分析模块分析结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN110287790B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910434931.5
申请日：2019-05-23
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明提出一种面向静态多人场景的学习状态混合分析方法。在课堂开始，这时学生专注度高度集中，本发明使用对于正面人脸检速度快且精度高的算法检测出人脸并估计的出学生的静态位置区域，接下来对学生静态位置生命值和hit值进行判断，进而调用对于侧面人脸检测精度高的算法，通过这种双层人脸检测极大的提高了对于教室这一静态多人场景中人脸检测的精度，并且保证了运算速度。对于识别获得的学生的头部姿态和面部表情，本发明通过将学生的头部姿态与周围学生的头部姿态进行对比计算，得到学生的专注度；并对学生表情进行多个分类，表情分类的多样化和学生专注度的计算能够提高多模态特征分析模块分析结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN110287792B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910435766.5
申请日：2019-05-23
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种处于自然教学环境的课堂中学生学习状态实时分析方法，包括：对摄像头传入的图像进行分帧处理，转化为静态图像；先用人脸粗检的方法检测教室中的正面人脸，在五分钟后，对学生的静态位置进行标定、分析，判断学生静态位置区域有无人脸出现，该学生位置没有人脸出现，则进行人脸精检；然后将表情识别的七种表情按照积极度进行排序，范围从‑4到2，将头部姿态得到的X,Y,Z，通过函数得到的值按照学生注意力范围进行分类，使用多模态特征融合方法将学生表情和头部姿态融合，得到一个二维矢量，通过二维矢量的值判定当前学生的学习状态。
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公开(公告)号：CN110287792A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910435766.5
申请日：2019-05-23
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种处于自然教学环境的课堂中学生学习状态实时分析方法，包括：对摄像头传入的图像进行分帧处理，转化为静态图像；先用人脸粗检的方法检测教室中的正面人脸，在五分钟后，对学生的静态位置进行标定、分析，判断学生静态位置区域有无人脸出现，该学生位置没有人脸出现，则进行人脸精检；然后将表情识别的七种表情按照积极度进行排序，范围从-4到2，将头部姿态得到的X,Y,Z，通过函数得到的值按照学生注意力范围进行分类，使用多模态特征融合方法将学生表情和头部姿态融合，得到一个二维矢量，通过二维矢量的值判定当前学生的学习状态。
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