立项评审通过 创新训练 520计算机科学技术 数字教育未定级

随着互联网的发展，学生在课堂上的注意力分散问题逐渐加重，给教师的教学管理带来了挑战。为提高课堂效率、监测学生的学习状态，本研究旨在开发一款基于人脸识别和表情分析的课堂表情管理系统。该系统能够实时调用计算机摄像头，识别学生并分析其面部细节和表情，从而监测课堂的氛围，识别学生的精力投入程度，记录缺勤情况，以协助教师提升教学方式。研究基于YOLO系列的图像识别算法，研究开发方式、硬件需求以及AI和图像识别的相关内容。 在当前社会环境下，随着互联网的发展，学生们在上课时的注意力往往容易被分散，无法集中精力听讲。尤其是在大班授课的情况下，老师难以完全关注到每个学生的学习状态。传统的签到查勤方法效率低下，急需计算机辅助系统来提高课堂管理的效率，以便更好地了解学生的学习状态并及时采取措施。因此，我们提出了一个课堂表情管理系统，它通过人脸识别和表情分析来监测学生的听课状态，以提高教学效率并便于教师改进教学方式。