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摘要：本发明实施例公开了一种基于人脸视频测定学生上课状态的方法和系统，采集学生的个人基本信息；对ROI区域视频帧图像进行处理，得到BVP信号；对BVP信号进行FAST‑ICA独立分量分析得到分量信号，通过快速傅里叶变换将分量信号转换为功率谱，并通过计算最大功率谱得到HR值；对BVP信号进行信号滤波和信号插值，得到RR间隔，基于RR间隔计算得出HRV值；对个人基本信息、HR值和HRV值进行预处理，得到预处理数据；将预处理数据输入脑力负荷识别模型，得到学生的脑力负荷值；基于预处理数据计算学生的专注度值；基于专注度值和脑力负荷值得到学生的专注度识别结果。解决现有技术中测定学生上课状态的方法成本较高且实时性低的问题。
主权项：1.一种基于人脸视频测定学生上课状态的方法，其特征在于，所述方法具体包括：采集学生的个人基本信息；采用远程光电容积脉搏波描记法采集学生上课时的人脸面部ROI区域视频，基于所述人脸面部ROI区域视频获取ROI区域视频帧图像；对所述ROI区域视频帧图像进行处理，得到BVP信号；对所述BVP信号进行FAST-ICA独立分量分析得到分量信号，通过快速傅里叶变换将所述分量信号转换为功率谱，并通过计算最大功率谱得到HR值；对所述BVP信号进行信号滤波和信号插值，计算波峰之间距离的时间序列，得到RR间隔，基于所述RR间隔计算得出HRV值；对所述个人基本信息、HR值和所述HRV值进行预处理，得到预处理数据；构建脑力负荷识别模型，将所述预处理数据输入所述脑力负荷识别模型，得到学生的脑力负荷值；基于所述预处理数据识别学生的专注度特征；基于所述专注度特征和所述脑力负荷值得到学生的专注度识别结果。
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百度查询： 吾征智能技术(北京)有限公司 基于人脸视频测定学生上课状态的方法及系统
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