CN106250822A - 基于人脸识别的学生专注度监测***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开基于人脸识别的学生专注度监测***及方法，该***包括：学生人脸数据库，其保存有学生的人脸图像以及与该人脸图像对应的学生的身份信息；人脸采集模块，用于每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像；人脸匹配模块，将采集的人脸图像与学生人脸数据库中的人脸图像进行匹配，确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认；专注度监测模块，用于监测学生的专注度，专注度监测模块判断采集到的身份已确认的学生的人脸图像是否为完整的人脸图像，从而来判断专注度是否满分。本发明公开基于人脸识别的学生专注度监测***及方法，可以有效对学生上课阶段的专注度进行监测和分析，提供量化课程的依据，推进教学质量的改进。

Description

基于人脸识别的学生专注度监测***及方法

技术领域

本发明涉及一种基于人脸识别的学生专注度监测***及方法。

背景技术

长久以来，学校对于学生上课的专注度情况十分关注，其与教师的教学质量、课程的安排布局、学生的学习态度均有深刻的影响。而传统的专注度监测并没有精确有效的方式，通常是由任课老师凭着自身的感受进行打评，其存在误差，且会分散任课老师的讲课专注度。

故一种可以有效在上课阶段对学生专注度进行监测的基于人脸识别的学生专注度监测***及方法亟待提出。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于人脸识别的学生专注度监测***及方法，该***结构简单，效率高，可以有效对学生上课阶段的专注度进行监测和分析，提供量化课程的依据，推进教学质量的改进。

为了达到上述目的，本发明的技术方案如下：

基于人脸识别的学生专注度监测***包括：

学生人脸数据库，其保存有学生的人脸图像以及与该人脸图像对应的学生的身份信息；

人脸采集模块，用于每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像；

人脸匹配模块，分别与人脸采集模块和学生人脸数据库连接，人脸匹配模块将采集的人脸图像与学生人脸数据库中的人脸图像进行匹配，确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认；

专注度监测模块，分别与人脸采集模块和人脸匹配模块连接，专注度监测模块用于监测学生的专注度，专注度监测模块判断采集到的身份已确认的学生的人脸图像是否为完整的人脸图像；

若是，则学生专注度在该采样时间为满分；

若否，则学生专注度在该采样时间为零分。

本发明一种基于人脸识别的学生专注度监测***采用人脸识别技术对人脸图像进行采集，通过判断采集的人脸图像是否为完整的人脸图像来判断学生是否有抬头认真的听讲。

在上述技术方案的基础上，还可做如下改进：

作为优选的方案，人脸采集模块采集学生的人脸图像时，还采集了该学生在教室内所处的物理位置坐标。

采用上述优选的方案，保证信息保存的完整性，便于后期进行查阅。

作为优选的方案，人脸匹配模块在进行学生身份的确认后，将该学生的身份信息与该学生所处的物理位置坐标进行绑定，保存入教室座位表的相应位置进行保存。

采用上述优选的方案，便于将学生的身份信息、物理位置坐标以及专注度监测结果三者进行关联，保证信息保存的完整性，便于后期进行查阅。

作为优选的方案，基于人脸识别的学生专注度监测***还包括关联度分析模块，关联度分析模块与专注度监测模块连接，用于对专注度监测模块监测的学生专注度的结果与该学生的考试成绩、对应的任课老师、课程之间进行关联度分析。

采用上述优选的方案，将监测的学生专注度结果与学生的考试成绩进行关联度分析，判断学生的专注度结果更适用于哪种学生方式。将监测的学生专注度结果与对应的任课老师进行关联度分析，判断任课老师的教学方式是否存在需要改进的部分，降低教学督导的投入。将监测的学生专注度结果与课程进行关联度分析，判断该课程的结构是否合理，哪部分学生的专注度较高，哪部分学生的专注度较低，需要改进。关联度分析模块进行有效的关联度分析，为学校提供了量化课程的依据，有效推进教学质量的改进。

作为优选的方案，人脸采集模块为摄像头。

采用上述优选的方案，摄像头设置便捷。

基于人脸识别的学生专注度监测方法，利用基于人脸识别的学生专注度监测***进行监测，具体包括以下步骤：

1)对学生依次进行人脸拍摄，将学生的人脸图像与其身份信息进行绑定，保存入学生人脸数据库；

2)学生进入教室坐下，任课老师进入教室开始讲课，该节课开始；

3)人脸采集模块每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像；

4)人脸采集模块将采集的人脸图像发送给人脸匹配模块，人脸匹配模块将采集的人脸图像与学生人脸数据库中的人脸图像进行匹配，确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认；

5)人脸采集模块每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像；

6)人脸采集模块将采集的人脸图像发送给专注度监测模块，专注度监测模块判断采集到的身份已确认的学生的人脸图像是否为完整的人脸图像；

若是，则学生专注度在该采样时间为满分；

若否，则学生专注度在该采样时间为零分；

7)重复步骤5)-6)直至该节课结束，对该节课学生的专注度评分进行记录，形成专注度评分表，保存于专注度监测模块中。

本发明一种基于人脸识别的学生专注度监测方法操作便捷，可以有效对学生的专注度进行监测。

作为优选的方案，步骤4)具体包括以下步骤：

4.1)人脸采集模块将采集的人脸图像发送给人脸匹配模块；

4.2)人脸匹配模块将采集的人脸图像与学生人脸数据库中的人脸图像进行匹配，

若匹配成功，则确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认，并进入步骤5)；

若匹配不成功，则进入步骤3)，重新进行学生的人脸图像采集。

采用上述优选的方案，保证人脸匹配模块可以有效对人脸采集模块采集的人脸图像进行匹配，确认采集的人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的匹配。

作为优选的方案，步骤3)还包括以下内容：人脸采集模块采集学生的人脸图像时，还采集了该学生在教室内所处的物理位置坐标。

采用上述优选的方案，保证信息保存的完整性，便于后期进行查阅。

作为优选的方案，步骤4)具体包括以下内容：

4.1)人脸采集模块将采集的人脸图像发送给人脸匹配模块；

4.2)人脸匹配模块将采集的人脸图像与学生人脸数据库中的人脸图像进行匹配，

若匹配成功，则确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认，并进入步骤4.3)；

若匹配不成功，则进入步骤3)，重新进行学生的人脸图像采集；

4.3)人脸匹配模块在进行学生身份的确认后，将该学生的身份信息与该学生所处的物理位置坐标进行绑定，保存入教室座位表的相应位置进行保存。

采用上述优选的方案，便于将学生的身份信息、物理位置坐标以及专注度监测结果三者进行关联，保证信息保存的完整性，便于后期进行查阅。

作为优选的方案，基于人脸识别的学生专注度监测方法还包括以下步骤：

8)关联度分析模块将专注度评分表与学生的考试成绩、对应的任课老师、课程之间进行关联度分析，形成分析结果，保存入关联度分析模块。

采用上述优选的方案，关联度分析模块进行有效的关联度分析，为学校提供了量化课程的依据，有效推进教学质量的改进。

附图说明

图1为本发明实施例提供的人脸识别的学生专注度监测***的框架结构示意图之一。

图2为本发明实施例提供的人脸识别的学生专注度监测***的框架结构示意图之二。

其中：1学生人脸数据库、2人脸采集模块、3人脸匹配模块、4专注度监测模块、5关联度分析模块。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的优选实施方式。

为了达到本发明的目的，基于人脸识别的学生专注度监测***及方法的其中一些实施例中，

如图1所示，基于人脸识别的学生专注度监测***包括：学生人脸数据库1、人脸采集模块2、人脸匹配模块3以及专注度监测模块4。

学生人脸数据库1保存有学生的人脸图像以及与该人脸图像对应的学生的身份信息。

人脸采集模块2用于每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像，在本实施例中，人脸采集模块2为摄像头。

人脸匹配模块3分别与人脸采集模块2和学生人脸数据库1连接，人脸匹配模块3将采集的人脸图像与学生人脸数据库1中的人脸图像进行匹配，确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认。

专注度监测模块4分别与人脸采集模块2和人脸匹配模块3连接，专注度监测模块4用于监测学生的专注度，专注度监测模块4判断采集到的身份已确认的学生的人脸图像是否为完整的人脸图像；

若是，则学生专注度在该采样时间为满分；

若否，则学生专注度在该采样时间为零分。

基于人脸识别的学生专注度监测方法，利用基于人脸识别的学生专注度监测***进行监测，具体包括以下步骤：

1)对学生依次进行人脸拍摄，将学生的人脸图像与其身份信息进行绑定，保存入学生人脸数据库1；

2)学生进入教室坐下，任课老师进入教室开始讲课，该节课开始；

3)人脸采集模块2每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像；

4)人脸采集模块2将采集的人脸图像发送给人脸匹配模块3，人脸匹配模块3将采集的人脸图像与学生人脸数据库1中的人脸图像进行匹配，确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认；

5)人脸采集模块2每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像；

6)人脸采集模块2将采集的人脸图像发送给专注度监测模块4，专注度监测模块4判断采集到的身份已确认的学生的人脸图像是否为完整的人脸图像；

若是，则学生专注度在该采样时间为满分；

若否，则学生专注度在该采样时间为零分；

7)重复步骤5)-6)直至该节课结束，对该节课学生的专注度评分进行记录，形成专注度评分表，保存于专注度监测模块4中。

在本实施例中，采样时间可以设为5s，而人脸采集模块2可以为摄像头采集的视频，其每5s从监控视频流中取一帧人脸图像出来发送给人脸匹配模块3和/或专注度监测模块4。

本发明一种基于人脸识别的学生专注度监测***及方法采用人脸识别技术对人脸图像进行采集，先对学生身份信息进行识别判断，再通过判断采集的人脸图像是否为完整的人脸图像来判断学生是否有抬头认真的听讲，不需要对每张采集的人脸图像均采用人脸特征识别技术，大大缩短了计算机的运行复杂度，使其运行速度更快，效率高。

本发明提出的***结构简单，效率高，可靠性高，可以有效对学生上课阶段的专注度进行监测，为学校提供量化课程的依据，推进教学质量的改进。

如图2所示，为了进一步地优化本发明的实施效果，在另外一些实施方式中，其余特征技术相同，不同之处在于，人脸采集模块2采集学生的人脸图像时，还采集了该学生在教室内所处的物理位置坐标。

人脸匹配模块3在进行学生身份的确认后，将该学生的身份信息与该学生所处的物理位置坐标进行绑定，保存入教室座位表的相应位置进行保存。

基于人脸识别的学生专注度监测***还包括关联度分析模块5，关联度分析模块5与专注度监测模块4连接，用于对专注度监测模块4监测的学生专注度的结果与该学生的考试成绩、对应的任课老师、课程之间进行关联度分析。

基于人脸识别的学生专注度监测方法具体为：

1)对学生依次进行人脸拍摄，将学生的人脸图像与其身份信息进行绑定，保存入学生人脸数据库1；

2)学生进入教室坐下，任课老师进入教室开始讲课，该节课开始；

3)人脸采集模块2每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像，同时采集了该学生在教室内所处的物理位置坐标；

4.1)人脸采集模块2将采集的人脸图像发送给人脸匹配模块3；

4.2)人脸匹配模块3将采集的人脸图像与学生人脸数据库1中的人脸图像进行匹配，

若匹配成功，则确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认，并进入步骤4.3)；

若匹配不成功，则进入步骤3)，重新进行学生的人脸图像采集；

4.3)人脸匹配模块3在进行学生身份的确认后，将该学生的身份信息与该学生所处的物理位置坐标进行绑定，保存入教室座位表的相应位置进行保存；

5)人脸采集模块2每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像；

6)人脸采集模块2将采集的人脸图像发送给专注度监测模块4，专注度监测模块4判断采集到的身份已确认的学生的人脸图像是否为完整的人脸图像；

若是，则学生专注度在该采样时间为满分；

若否，则学生专注度在该采样时间为零分；

7)重复步骤5)-6)直至该节课结束，对该节课学生的专注度评分进行记录，形成专注度评分表，保存于专注度监测模块4中；

8)关联度分析模块5将专注度评分表与学生的考试成绩、对应的任课老师、课程之间进行关联度分析，形成分析结果，保存入关联度分析模块5。

采用上述优选实施例的方案，具有以下有益效果：

第一，便于将学生的身份信息、物理位置坐标以及专注度监测结果三者进行关联，保证信息保存的完整性，便于后期进行查阅。

第二，将监测的学生专注度结果与学生的考试成绩进行关联度分析，判断学生的专注度结果更适用于哪种学生方式。将监测的学生专注度结果与对应的任课老师进行关联度分析，判断任课老师的教学方式是否存在需要改进的部分，降低教学督导的投入。将监测的学生专注度结果与课程进行关联度分析，判断该课程的结构是否合理，哪部分学生的专注度较高，哪部分学生的专注度较低，需要改进。关联度分析模块5进行有效的关联度分析，为学校提供了量化课程的依据，有效推进教学质量的改进。当然，关联度分析模块5还可以对指定的单个学生的关注度与整体学生的关注度关联性进行分析，查看是单个学生的问题还是整体学生的问题，便于学校从问题着手开始分析。同时，还可以对单个学生的关注度与其位置周围的学生的专注度进行关联性分析，看是否是因为周围同学的影响还是其他原因，便于学校进行分析，采取不同的教学措施。

以上的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.基于人脸识别的学生专注度监测***，其特征在于，包括：

学生人脸数据库，其保存有学生的人脸图像以及与该人脸图像对应的学生的身份信息；

人脸采集模块，用于每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像；

人脸匹配模块，分别与所述人脸采集模块和所述学生人脸数据库连接，所述人脸匹配模块将采集的人脸图像与所述学生人脸数据库中的人脸图像进行匹配，确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认；

专注度监测模块，分别与所述人脸采集模块和所述人脸匹配模块连接，所述专注度监测模块用于监测学生的专注度，所述专注度监测模块判断采集到的身份已确认的学生的人脸图像是否为完整的人脸图像；

若是，则学生专注度在该采样时间为满分；

若否，则学生专注度在该采样时间为零分。

2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的学生专注度监测***，其特征在于，所述人脸采集模块采集学生的人脸图像时，还采集了该学生在教室内所处的物理位置坐标。

3.根据权利要求2所述的基于人脸识别的学生专注度监测***，其特征在于，所述人脸匹配模块在进行学生身份的确认后，将该学生的身份信息与该学生所处的物理位置坐标进行绑定，保存入教室座位表的相应位置进行保存。

4.根据权利要求1-3任一项所述的基于人脸识别的学生专注度监测***，其特征在于，所述基于人脸识别的学生专注度监测***还包括关联度分析模块，所述关联度分析模块与所述专注度监测模块连接，用于对所述专注度监测模块监测的学生专注度的结果与该学生的考试成绩、对应的任课老师、课程之间进行关联度分析。

5.根据权利要求4所述的基于人脸识别的学生专注度监测***，其特征在于，所述人脸采集模块为摄像头。

6.基于人脸识别的学生专注度监测方法，其特征在于，利用权利要求4或5所述的基于人脸识别的学生专注度监测***进行监测，具体包括以下步骤：

1)对学生依次进行人脸拍摄，将学生的人脸图像与其身份信息进行绑定，保存入学生人脸数据库；

2)学生进入教室坐下，任课老师进入教室开始讲课，该节课开始；

3)人脸采集模块每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像；

4)人脸采集模块将采集的人脸图像发送给人脸匹配模块，人脸匹配模块将采集的人脸图像与所述学生人脸数据库中的人脸图像进行匹配，确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认；

5)人脸采集模块每隔一定的采样时间采集学生的人脸图像；

6)人脸采集模块将采集的人脸图像发送给专注度监测模块，所述专注度监测模块判断采集到的身份已确认的学生的人脸图像是否为完整的人脸图像；

若是，则学生专注度在该采样时间为满分；

若否，则学生专注度在该采样时间为零分；

7)重复步骤5)-6)直至该节课结束，对该节课学生的专注度评分进行记录，形成专注度评分表，保存于所述专注度监测模块中。

7.根据权利要求6所述的基于人脸识别的学生专注度监测***，其特征在于，所述步骤4)具体包括以下步骤：

4.1)所述人脸采集模块将采集的人脸图像发送给所述人脸匹配模块；

4.2)所述人脸匹配模块将采集的人脸图像与所述学生人脸数据库中的人脸图像进行匹配，

若匹配成功，则确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认，并进入步骤5)；

若匹配不成功，则进入步骤3)，重新进行学生的人脸图像采集。

8.根据权利要求7所述的基于人脸识别的学生专注度监测方法，其特征在于，所述步骤3)还包括以下内容：所述人脸采集模块采集学生的人脸图像时，还采集了该学生在教室内所处的物理位置坐标。

9.根据权利要求8所述的基于人脸识别的学生专注度监测方法，其特征在于，所述步骤4)具体包括以下内容：

4.1)所述人脸采集模块将采集的人脸图像发送给所述人脸匹配模块；

4.2)所述人脸匹配模块将采集的人脸图像与所述学生人脸数据库中的人脸图像进行匹配，

若匹配成功，则确定该人脸图像属于哪个学生，进行学生身份的确认，并进入步骤4.3)；

若匹配不成功，则进入步骤3)，重新进行学生的人脸图像采集；

4.3)所述人脸匹配模块在进行学生身份的确认后，将该学生的身份信息与该学生所处的物理位置坐标进行绑定，保存入教室座位表的相应位置进行保存。

10.根据权利要求8所述的基于人脸识别的学生专注度监测方法，其特征在于，所述基于人脸识别的学生专注度监测方法还包括以下步骤：

8)关联度分析模块将专注度评分表与学生的考试成绩、对应的任课老师、课程之间进行关联度分析，形成分析结果，保存入关联度分析模块。