CN106652605A - 一种远程情感教学方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种远程情感教学方法，其通过软件***对学习者进行拍摄，并通过网络服务器辅助对图像进行处理分析，建立人面模型分析学习者的微表情变化和行为动态，从而判断学习者的情感变化并向教师发出提醒，实现情感教学。本发明提供的方法具有智能化分析、情感辅助教学的优点。

Description

一种远程情感教学方法
技术领域
本发明属于信息化远程教学技术领域，尤其涉及一种远程情感教学方法。
背景技术
情感能力是人类智能的重要标志，情感的缺失会影响网络远程教育的教学质量和学习者的学习效果。情感计算机技术是和谐人机交互与人工智能领域中新的研究方向。在网络远程教育***中应用情感计算理论与技术，可以进一步优化网络远程教育的功能，帮助教师监测远程学习者的情感变化，调整教学策略和方法，实时给予学习者情感的反馈，使教学质量达到最佳。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
微表情，是心理学名词。人们通过做一些表情把内心感受表达给对方看，在人们做的不同表情之间，或是某个表情里，脸部会“泄露”出其它的信息。“微表情”最短可持续1/25秒，虽然一个下意识的表情可能只持续一瞬间，但这种特性，很容易暴露情绪。当面部在做某个表情时，这些持续时间极短的表情会突然一闪而过，而且有时表达相反的情绪。“微表情”一闪而过，通常甚至清醒的作表情的人和观察者都察觉不到。在实验里，只有10%的人察觉到。比起人们有意识做出的表情，“微表情”更能体现人们真实的感受和动机。
在人面识别的基础上再结合“微表情”的进行人面分析，利用计算机的高速捕捉和计算能力能更好地识别和分析出人的微表情变化，从而可以判断出分析对象的情感。
发明内容
基于现有技术存在上述问题，本发明提供一种远程情感教学方法，其通过软件***对学习者进行拍摄，并通过网络服务器辅助对图像进行处理分析，建立人面模型分析学习者的微表情变化和行为动态，从而判断学习者的情感变化并向教师发出提醒，实现情感教学。本发明提供的方法具有智能化分析、情感辅助教学的优点。
一种远程情感教学方法，其包括以下步骤：
步骤S10分班管理，根据学生的报名信息、人数、学习的内容对学生进行分班并安排对应的老师进行教学，配对教学双方的客户端连接；
步骤S20课前准备，教师通过教师客户端上传教学资料和备课资料，学生对提出预习时出现的问题；
步骤S30上课，教师和学生分别登录对应客户端，控制摄像设备对人像进行拍摄，将拍摄到的图像传递到颜色分析模块，电脑随时根据颜色分析模块反馈调整拍摄角度，教师和学生同时进行教学活动；
步骤S40图像颜色分析，将采集到的图像信息进行分析，分析图像的颜色变化，区分人面区域和背景区域，并确定人面位置，根据人面的位置调整拍摄角度，使人面处于图像中间；
步骤S50像素统计分析，对图像进行像素化，再对图像中的人面区域进行像素统计分析，对人面进行细致识别；
步骤S60标记特征点，结合人面细致识别结果和生物信息进行比对，标记出图像中人面特征点；
步骤S70建立人面模型，根据特征点和人面信息对分析对象建立人面模型，模拟人面特征点变化分析；
步骤S80情绪分析，根据人面的变化结合生物情绪行为信息比对得出分析对象的瞬时情绪，并将情绪分析结果发送到教师客户端，提醒教师调整教学方式。
其中，所述的步骤S30图像采集能够分为步骤S31静态图像采集和步骤S32动态图像采集，步骤S31静态图像采集后执行步骤S40颜色分析，调整拍摄角度；步骤S32动态图像采集后执行步骤S50，对人面区域进行像素统计分析。
其中，所述的步骤S80中的生物情绪行为信息包括人面微表情信息和人为动作信息。
其中，所述的步骤S50像素统计分析还包括步骤S51，连接互联服务器辅助对图像进行像素统计分析计算。
其中，所述的分析方法还包括步骤S90大数据分析更新维护，执行步骤S80后对分析结果结合互联网数据进行大数据分析再次确认分析结果，并根据分析结果对生物信息数据库进行更新维护。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的描述。
一种远程情感教学方法，其包括以下步骤：
步骤S10分班管理，根据学生的报名信息、人数、学习的内容对学生进行分班并安排对应的老师进行教学，配对教学双方的客户端连接；
步骤S20课前准备，教师通过教师客户端上传教学资料和备课资料，学生对提出预习时出现的问题；
步骤S30上课，教师和学生分别登录对应客户端，控制摄像设备对人像进行拍摄，将拍摄到的图像传递到颜色分析模块，电脑随时根据颜色分析模块反馈调整拍摄角度，教师和学生同时进行教学活动；
步骤S40图像颜色分析，将采集到的图像信息进行分析，分析图像的颜色变化，区分人面区域和背景区域，并确定人面位置，根据人面的位置调整拍摄角度，使人面处于图像中间；
步骤S50像素统计分析，对图像进行像素化，再对图像中的人面区域进行像素统计分析，对人面进行细致识别；
步骤S60标记特征点，结合人面细致识别结果和生物信息进行比对，标记出图像中人面特征点；
步骤S70建立人面模型，根据特征点和人面信息对分析对象建立人面模型，模拟人面特征点变化分析；
步骤S80情绪分析，根据人面的变化结合生物情绪行为信息比对得出分析对象的瞬时情绪，并将情绪分析结果发送到教师客户端，提醒教师调整教学方式。
作为优选实施例，所述的步骤S30图像采集能够分为步骤S31静态图像采集和步骤S32动态图像采集，步骤S31静态图像采集后执行步骤S40颜色分析，调整拍摄角度；步骤S32动态图像采集后执行步骤S50，对人面区域进行像素统计分析。
作为优选实施例，所述的步骤S80中的生物情绪行为信息包括人面微表情信息和人为动作信息。
作为优选实施例，所述的步骤S50像素统计分析还包括步骤S51，连接互联服务器辅助对图像进行像素统计分析计算。
作为优选实施例，所述的分析方法还包括步骤S90大数据分析更新维护，执行步骤S80后对分析结果结合互联网数据进行大数据分析再次确认分析结果，并根据分析结果对生物信息数据库进行更新维护。
以上所述实施例仅表达了本发明的一种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，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。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种远程情感教学方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤S10分班管理，根据学生的报名信息、人数、学习的内容对学生进行分班并安排对应的老师进行教学，配对教学双方的客户端连接；
步骤S20课前准备，教师通过教师客户端上传教学资料和备课资料，学生对提出预习时出现的问题；
步骤S30上课，教师和学生分别登录对应客户端，控制摄像设备对人像进行拍摄，将拍摄到的图像传递到颜色分析模块，电脑随时根据颜色分析模块反馈调整拍摄角度，教师和学生同时进行教学活动；
步骤S40图像颜色分析，将采集到的图像信息进行分析，分析图像的颜色变化，区分人面区域和背景区域，并确定人面位置，根据人面的位置调整拍摄角度，使人面处于图像中间；
步骤S50像素统计分析，对图像进行像素化，再对图像中的人面区域进行像素统计分析，对人面进行细致识别；
步骤S60标记特征点，结合人面细致识别结果和生物信息进行比对，标记出图像中人面特征点；
步骤S70建立人面模型，根据特征点和人面信息对分析对象建立人面模型，模拟人面特征点变化分析；
步骤S80情绪分析，根据人面的变化结合生物情绪行为信息比对得出分析对象的瞬时情绪，并将情绪分析结果发送到教师客户端，提醒教师调整教学方式。
2.根据权利要求1所述的一种远程情感教学方法，其特征在于，所述的步骤S30图像采集能够分为步骤S31静态图像采集和步骤S32动态图像采集，步骤S31静态图像采集后执行步骤S40颜色分析，调整拍摄角度；步骤S32动态图像采集后执行步骤S50，对人面区域进行像素统计分析。
3.根据权利要求1所述的一种远程情感教学方法，其特征在于，所述的步骤S80中的生物情绪行为信息包括人面微表情信息和人为动作信息。
4.根据权利要求1所述的一种远程情感教学方法，其特征在于，所述的步骤S50像素统计分析还包括步骤S51，连接互联服务器辅助对图像进行像素统计分析计算。
5.根据权利要求1所述的一种远程情感教学方法，其特征在于，所述的分析方法还包括步骤S90大数据分析更新维护，执行步骤S80后对分析结果结合互联网数据进行大数据分析再次确认分析结果，并根据分析结果对生物信息数据库进行更新维护。
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