对象状态评估方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种对象状态评估方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：获取按照预设采集时间间隔采集的视频流；基于预配置的人脸信息数据库，确定出视频流中所包含的目标对象；对视频流中的各张图像进行人脸表情识别，得到各张图像对应的表情识别结果；基于各张图像对应的表情识别结果，确定目标对象的表情识别结果；确定视频流中相邻图像对之间的差分图像，根据各差分图像确定目标对象的动作变化信息；根据目标对象的表情识别结果和动作变化信息，确定视频流对应的目标对象的状态评估结果。本申请实施例实现了通过目标对象的表情和动作变化综合地获得目标对象的状态，以向教师实时反馈学生的综合状态，进而提高教学效果。提高教学效果。提高教学效果。

【技术实现步骤摘要】
对象状态评估方法、装置、电子设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，具体而言，本专利技术涉及一种对象状态评估方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的飞速发展，教育的载体不仅仅局限于实体课堂、录像、录音等传统场景，在线直播教育因为可实现跨距离传播和高效传播，使得老师上课地点和学生上课地点变得更加自由，逐渐成为一种常见的教育教学方式。
[0003]然而，在线直播教育也存在其劣势，例如授课讲师难以像实体课堂上真实感受到学生的上课情绪，无法实现师生之间的互动性，因而不能获得教学质量的直观有效的反馈，教学质量无法保障。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种对象状态评估方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以解决现有技术存在的至少一个问题。
[0005]本申请实施例的第一方面，提供了一种对象状态评估方法，该方法包括：
[0006]获取按照预设采集时间间隔采集的视频流，所述视频流包含对象的至少一张人脸图像；
[0007]基于预配置的人脸信息数据库，确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对象状态评估方法，其特征在于，包括：获取按照预设采集时间间隔采集的视频流，所述视频流包含对象的至少一张人脸图像；基于预配置的人脸信息数据库，确定出所述视频流中所包含的目标对象；对所述视频流中的各张图像进行人脸表情识别，得到所述各张图像对应的表情识别结果；基于所述各张图像对应的表情识别结果，确定所述目标对象的表情识别结果；确定所述视频流中相邻图像对之间的差分图像，根据各所述差分图像确定所述目标对象的动作变化信息；根据所述目标对象的表情识别结果和所述动作变化信息，确定所述视频流对应的所述目标对象的状态评估结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述视频流中的各张图像进行人脸表情识别，得到所述各张图像对应的表情识别结果，包括：对所述视频流中的各张图像进行人脸检测，确定出所述视频流中的各张人脸图像；确定所述各张人脸图像中的脸部区域图像；通过表情识别模型对各所述脸部区域图像进行人脸表情识别，得到各所述脸部区域图像对应的表情识别结果；所述基于各张图像对应的表情识别结果，确定目标对象的表情识别结果，包括：将各所述脸部区域图像对应的表情识别结果中最多的表情识别结果，作为所述目标对象的表情识别结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述差分图像确定所述目标对象的动作变化信息，包括：对于每一所述差分图像，确定所述差分图像中前景像素的占比；根据各所述差分图像中前景像素的占比，确定各所述相邻图像对对应的前景像素变化参考值；根据各所述差分图像中前景像素的占比和所述前景像素变化参考值，确定所述视频流对应的前景像素波动信息；基于所述前景像素波动信息，确定所述目标对象的动作变化信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述差分图像中前景像素的占比，确定各所述相邻图像对对应的前景像素变化参考值，包括：确定各所述差分图像中前景像素的占比的均值，将所述均值作为各所述相邻图像对对应的前景像素变化参考值；所述根据各所述差分图像中前景像素的占比和所述前景像素变化参考值，确定所述视频流对应的前景像素波动信息，包括：根据各所述差分图像中前景像素的占比和所述均值，确定各所述差分图像中前景像素的占比的标准差，将所述标准差确定为所述视频流对应的前景像素波动信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象的表情识别结果为表情类别，所述表情类别为多个候选表情类别中的一个，每个所述候选表情...

【专利技术属性】
技术研发人员：张飞雄，蔡蒙，韩平平，罗元，付粉香，
申请(专利权)人：北京奕斯伟计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：