申请/专利权人：珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司

申请日：2020-10-14

公开（公告）日：2023-12-08

公开（公告）号：CN112163162B

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06V40/16;G06V10/74;G06F40/289;G06Q50/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.08#授权;2021.01.19#实质审查的生效;2021.01.01#公开

摘要：本发明涉及教育管理系统技术领域，具体涉及一种基于人像识别的选修课程推荐方法、存储介质及电子设备，解决了现有技术存在片面性、缺乏客观性，建立的模型不够立体化和全局化，导致难以推荐真正适合学生的选修课程的问题；方法包括：获取目标学生的已修课程及对应的课堂教学视频，利用人脸识别技术提取目标学生的课堂表现视频数据；构建知识能力向量、性格特征向量和兴趣偏向向量，以建立目标学生的培养力模型；获取待推荐的选修课程及其课程信息，建立知识画像模型；根据培养力模型与知识画像模型的相似度，向目标学生推荐选修课程；本发明能够最大化实现选课的合理性，达到有效培养人才，提升教学质量的目的。

主权项：1.一种基于人像识别的选修课程推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标学生的已修课程及对应的课堂教学视频，并利用人脸识别技术从所述课堂教学视频中提取目标学生的课堂表现视频数据；根据所述目标学生的课堂表现视频数据构建目标学生的知识能力向量、性格特征向量和兴趣偏向向量，以建立目标学生的培养力模型；获取待推荐的选修课程及其课程信息，根据所述待推荐的选修课程的课程信息建立待推荐的选修课程的知识画像模型；计算所述目标学生的培养力模型与所述待推荐的选修课程的知识画像模型的相似度，根据相似度向目标学生推荐选修课程；所述获取目标学生的已修课程及对应的课堂教学视频，并利用人脸识别技术从所述课堂教学视频中提取目标学生的课堂表现视频数据，包括以下步骤：从服务器获取目标学生的所有已修课程的授课信息及对应的课堂监控视频；利用人脸识别技术识别所述课堂监控视频中授课教师的人脸信息；根据所述课堂监控视频中授课教师的人脸信息，提取所述课堂监控视频中授课教师在场，授课教师脸部和身体有活动，且有音频的视频段，作为所述已修课程的课堂中教师实施教学的课堂教学视频；根据目标学生的人脸信息，利用人脸识别技术从所述课堂教学视频中提取目标学生的课堂表现视频数据；所述的根据所述目标学生的课堂表现视频数据构建目标学生的知识能力向量、性格特征向量和兴趣偏向向量，以建立目标学生的培养力模型，包括以下步骤：采用贝叶斯分类法从所述目标学生的课堂表现视频数据中提取到目标学生的课堂互动行为数据；根据所述目标学生的课堂互动行为数据，利用线性回归算法构建目标学生的知识能力向量和性格特征向量；利用表情识别技术从所述目标学生的课堂表现视频数据中提取到目标学生的课堂心理情绪数据，其中，所述目标学生的课堂心理情绪数据包括目标学生的课堂心理情绪及对应的保持时间；根据所述目标学生的课堂心理情绪数据计算目标学生对已修课程的兴趣值，以构建目标学生的兴趣偏向向量；对所述目标学生的知识能力向量、性格特征向量和兴趣偏向向量进行聚类归并，建立目标学生的培养力模型的初始模型，并根据目标学生的所有已修课程，利用深度学习算法训练所述初始模型，以获得目标学生的培养力模型的最终结果；所述兴趣偏向向量的元素包括目标学生对该已修课程的兴趣值；所述的根据所述目标学生的课堂心理情绪数据计算目标学生对已修课程的兴趣值，以构建目标学生的兴趣偏向向量，包括以下步骤：计算目标学生对已修课程的每一堂课堂教学的兴趣值P：P＝αH+βR，其中，α和β均表示变量，α+β＝1且αβ；H表示该已修课程的当前课堂中，目标学生对该已修课程的关注度，H＝TM，其中，T表示该已修课程的当前课堂中目标学生的课堂心理情绪为认真的保持时长，M表示该已修课程的当前课堂中教师实施教学的课堂教学视频的时长；R表示该已修课程的当前课堂中，目标学生对该已修课程的喜爱度，R＝LM，其中，L表示该已修课程的当前课堂中目标学生的课堂心理情绪为喜爱的保持时长；计算目标学生对该已修课程的兴趣值Q： 其中，n表示该已修课程的授课课堂次数；以目标学生对该已修课程的兴趣值Q作为目标学生的兴趣偏向向量的特征值，所述特征值用于表征所述目标学生的兴趣偏向的类别。

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权利要求：

百度查询： 珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司 基于人像识别的选修课程推荐方法、存储介质及电子设备

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