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申请/专利权人：成都医学院
摘要：本申请提供了基于学生人脸远程识别的教学监管方法及教学监管系统，涉及人脸识别技术领域，该方法包括：接收远程采集的人脸群体图像；对人脸群体图像中每个图像进行特征提取，获取第一区域特征和第二区域特征；获取转动角特征；对各个图像进行融合标识，得到标识后的人脸群体图像；将标识后的人脸群体图像输入群体相似度识别网络层中，获取人脸群体图像的异常人脸图像；根据所述异常人脸图像向教学监管系统发出预警信号进行提醒，解决了现有技术中存在由于群体中学生较多，容易出现群体识别不准确，进而导致预警混淆，难以准确进行教学监控预警的技术问题，达到提升群体识别准确度，进而提升教学异常预警准确性，保证教学质量的技术效果。
主权项：1.基于学生人脸远程识别的教学监管方法，其特征在于，所述方法包括：接收远程采集的人脸群体图像，所述人脸群体图像包括同一时序下不同学生的人脸图像；对所述人脸群体图像中每个图像进行特征提取，获取第一区域特征和第二区域特征，其中，所述第一区域特征为眼部区域的运动特征，所述第二区域特征为眉间区域的表面特征；对所述人脸群体图像中每个图像进行动态分析，获取转动角特征；基于所述第一区域特征、所述第二区域特征以及所述转动角特征进行对各个图像进行融合标识，得到标识后的人脸群体图像；将标识后的人脸群体图像输入群体相似度识别网络层中，根据所述群体相似度识别网络层，获取所述人脸群体图像的异常人脸图像，其中，所述异常人脸图像为相似度偏离大于预设阈值的人脸图像；根据所述异常人脸图像向教学监管系统发出预警信号进行提醒；其中，基于所述第一区域特征、所述第二区域特征以及所述转动角特征进行对各个图像进行融合标识，包括：基于所述第一区域特征、所述第二区域特征进行特征融合，获取一次融合特征；根据所述一次融合特征与所述转动角特征进行融合，获取二次融合特征；初始化人脸网格模型，根据所述二次融合特征对所述初始化人脸网格模型进行还原，得到人脸还原图像；在预设的异常人脸图像库中对所述人脸还原图像进行异常标签匹配，其中，所述预设的异常人脸图像库中包括标识好的异常标签；根据匹配得到的异常标签对各个图像进行标识。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都医学院 基于学生人脸远程识别的教学监管方法及教学监管系统
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