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龙图腾网获悉巢湖学院申请的专利一种基于教育场景的视频语义情感识别系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119888582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510354826.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于教育场景的视频语义情感识别系统是由叶海燕;宋晓晓;王小超;张小伟;刘浩洋;连顺设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于教育场景的视频语义情感识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于教育场景的视频语义情感识别系统，本发明涉及教育系统技术领域。该基于教育场景的视频语义情感识别系统，包括：数据预处理与增强模块、面部与姿势处理模块、特征提取与分类模块、双模态融合与识别模块、状态及时域分析模块、上课质量评价模块；通过全面的预处理与增强，提升视频帧质量，为后续分析奠定良好基础。面部与姿势处理模块能应对扭头、遮挡等复杂情况，保证数据完整性。双模态融合特征，结合深度神经网络时序建模，更精准识别情感。状态及时域分析模块创新性地建立含时域信息的数据库，不仅能分析学生活跃度、专心程度，还能结合时域因子剖析情感状态变化。

本发明授权一种基于教育场景的视频语义情感识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于教育场景的视频语义情感识别系统，其特征在于，包括： 数据预处理与增强模块：对课堂视频帧去噪、光照均衡、遮挡处理，并进行旋转操作增强数据； 面部与姿势处理模块：使用MTCNN或RetinaFace算法进行课堂视频中的学生面部检测，输出学生面部的边界框，然后利用Dlib库中的68点或98点人脸关键点检测模型，进行面部关键点定位，精确捕捉包括眼睛、嘴巴、眉毛的面部特征；在检测到学生面部并定位关键点后，采用光流方程来计算面部关键点在连续视频帧之间的运动矢量；通过计算视频帧中像素点的运动矢量，持续追踪学生面部的运动轨迹；为每个关键点设置一个跟踪窗口，并设置跟踪阈值，以判断跟踪是否有效；检测头部姿势，进一步处理扭头或遮挡导致的面部不完整数据；遮挡检测：在跟踪过程中，定期检查面部边界框内的关键点可见性；设置关键点可见性阈值，当关键点数量低于阈值时，关键点被遮挡或消失时，即触发遮挡检测，通过计算关键点周围像素的梯度或颜色差异来判断关键点是否可见；当检测到遮挡时，暂停光流法跟踪，转而使用面部重检测算法在遮挡后的几帧内重新搜索面部；一旦重新检测到面部，立即恢复光流法跟踪，并更新关键点信息；扭头检测：通过分析面部关键点的角度变化，判断学生是否扭头；设置关键点角度变化阈值，若关键点的角度变化超过预设阈值，则视为扭头，使用向量夹角公式计算两个关键点向量之间的角度变化；当检测到扭头时，同样暂停光流法跟踪，并尝试通过头部姿态估计算法预测学生头部的可能位置；使用面部重检测算法在预测位置附近搜索面部；一旦重新检测到面部，恢复跟踪并更新关键点信息； 特征提取与分类模块：从面部提取特征并识别和分类表情；基于检测到的人脸边界框，计算人脸的旋转角度；对人脸图像进行旋转校正，使人脸图像面向正面，在旋转校正后的人脸图像上，使用关键点检测算法来检测人脸的关键点，基于关键点计算变换矩阵应用于人脸图像的精细对齐； 双模态融合与识别模块：融合学生面部表情特征和头部姿势特征，用深度神经网络进行时序建模和识别，以识别学生情感状态的变化趋势，并用于后续结合时域分子分析学生的情感状态变化情况； 状态及时域分析模块：分析学生活跃度、专心程度，结合时域因子分析一天内及每堂课不同时间段学生情感状态变化率； 上课质量评价模块：基于学生活跃度、专心程度、学生情感状态变化率和教师教学语音质量综合评价上课质量。

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