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申请/专利权人：天津理工大学;天津中德应用技术大学

摘要：本发明属于视觉分析领域，公开了一种基于视觉的面向智能教室的学生行为智能分类系统，包括智能教室监控装置和表情识别装置；智能教室监控装置用于对课室进行拍摄，获得待分析视频；表情识别装置包括视频帧获取模块、人脸检测模块和人脸识别模块；视频帧获取模块用于采用预设的规则对待分析视频中的视频帧进行选择，得到多张待识别图像；人脸检测模块用于分别获取每张待识别图像的人脸区域；人脸识别模块用于对人脸区域进行识别，分别确定每个人脸区域中的人脸的表情类型。本发明有效地提高了人脸区域检测的效率。在相同的硬件性能时，本发明相较于现有技术获得人脸区域的时间更短，能够更加及时地实现对学生的表情的分类。

主权项：1.一种基于视觉的面向智能教室的学生行为智能分类系统，其特征在于，包括智能教室监控装置和表情识别装置；智能教室监控装置用于对课室进行拍摄，获得待分析视频；表情识别装置包括视频帧获取模块、人脸检测模块和人脸识别模块；视频帧获取模块用于采用预设的规则对待分析视频中的视频帧进行选择，得到多张待识别图像；人脸检测模块用于分别获取每张待识别图像的人脸区域；人脸识别模块用于对人脸区域进行识别，分别确定每个人脸区域中的人脸的表情类型；其中，分别获取每张待识别图像中的人脸区域，包括：根据拍摄时刻从早到晚的顺序对待识别图像进行编号；采用预设的编号间隔对待识别图像进行分组，将待识别图像分为多个集合；分别对每个集合的待识别图像进行识别，获取待识别图像中的人脸区域，包括：按照拍摄时刻从早到晚的顺序对同一集合中的待识别图像进行编号；对于前两张待识别图像，将前两张待识别图像分别输入到训练好的卷积神经网络模型中进行识别，获得每张待识别图像中的人脸区域；从第张待识别图像开始，采用如下方式获取人脸区域：分别用张待识别图像、第张待识别图像和第张待识别图像；大于等于2；基于和计算检测系数；基于检测系数计算检测框的边长；在中，分别以中的每个人脸区域的坐标为检测框的中心，画出多个检测框；采用预设的肤色检测模型，分别在每个检测框中获取人脸区域；基于计算检测系数，包括：第一步，分别计算中的每个人脸区域的偏移距离：对于中的人脸区域和的中心的坐标为的中心的横坐标和纵坐标； ，获取以坐标为中心，半径为的圆形区域；获取圆形区域中距离最近的人脸区域之间的距离作为偏移距离；第二步，使用如下公式计算检测系数：； 区域的总数，中的人脸区域的偏移距离。

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