基于云计算模型和表情信息反馈的智能化视频教学系统

1.一种基于云计算模型和表情信息反馈的智能化视频教学系统，该系统由数据云、学生终端和教师终端3部分组成，其特征在于：所述数据云部分，包括自反馈智能视频控制子系统。
2.根据权利要求1所述的基于云计算模型和表情信息反馈的智能化视频教学系统，其特征在于，所述自反馈智能视频控制子系统包含：人脸检测模块、表情识别模块、反馈处理模块和统计信息模块。
3.根据权利要求2所述的自反馈智能视频控制子系统，其特征在于，所述表情识别模块，包含：对困倦、疑惑和满意三个具体表情识别；其中，困倦表情的特征为：(1)眼内角的上眼皮降低(2)嘴巴张大(3)双臂向头部上方伸展；疑惑表情的特征为：(1)上唇抬起，下唇与上唇紧闭，推动上唇向上，嘴角下拉，唇轻微凸起(2)眉毛内角皱在一起，抬高，带动眉毛下的皮肤运动(3)伴有用手挠头或者摇头动作；满意表情特征为：(1)唇角向后拉并抬高(2)嘴巴张大(3)脸颊被抬起(4)伴有点头动作。
4.根据权利要求2所述的自反馈智能视频控制子系统，其特征在于，所述表情识别模块具体实现步骤包括：
1)对检测到的人脸图像，使用组群特征分析方法定位眼睛、眉毛、嘴巴和下颌的位置，使用肤色检测方法判断头部以上区域内是否有手出现；
2)用改进的局部梯度算子精确定位眉梢、眼角、嘴角和下颌角；
3)用均值漂移算法跟踪眉毛、眼睛和嘴巴的位置；
4)根据眉梢、眼角和嘴角的坐标变化判断表情变化；
5)根据下颌角的位置变化判断头部动作。
5.根据权利要求2所述的自反馈智能视频控制子系统，其特征在于，所述反馈处理模块具体实现步骤包括：
1)表情识别的结果为困倦时，自动播放一个提醒小动画，唤醒学生，并将当前检测点标记为困倦点；
2)表情识别的结果为疑惑时，自动弹出信息窗，询问学生是否需要重新播放该段视频，并将当前检测点标记为疑惑点；
3)表情识别的结果为满意时，将当前检测点标记为满意点。
6.根据权利要求2所述的自反馈智能视频控制子系统，其特征在于，所述统计信息模块具体实现方法包括：
1)假设有n个学生x1…xn观看视频教学，播放的视频教材总时间长度为S，表情自反馈智能视频控制系统的运行周期为t，反馈情况统计时间间隔为M，在此时间间隔内的总采样点
2)对学生xi(其中i＝1…n)在时长为M的时间段内，统计得出有ai个困倦点、bi个疑惑点和ci个满意点，则在总视频长度S内，按M长度划分，可分为 个时间段，表示为Gj(其中 )；
3)在时间段Gj上统计n个学生总共反馈的困倦点 疑惑点 和满
意点 的个数，将Aj、Bj和Cj的值和nQ的值相除得到该时间段上的困倦程度Kj、疑惑程度Yj和满意程度Rj，在该时间段上的所有终端总的统计信息Pj的表达式如下： 其中K表示困倦，Y表示疑惑，R表示满意，并且满足条件
4)学生xi在整个视频播放过程中的统计信息为： 表示该学生总的困倦点数， 表示该学生的总疑惑点数， 表示该学生的总满意点数；
5)视频总时长内总共产生 个统计信息点，当 则判定该学生上课在睡觉，则判定该学生难以接受此课程的内容， 则判定该学生对此课程感兴
趣；
6)视频播放结束，系统自动生成一个教学视频播放日志，日志内容包括播放视频名称、视频总时长、各时段统计信息Pj和每个学生反馈信息xi的汇总。

暂无