标题：基于面部表情识别的学生课堂状态分析系统
作者：赵佳辉 冯晓祥
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：计算机视觉；面部表情识别；学生课堂状态分析系统
摘要：近年来，随着计算机视觉的发展，人机交互技术也逐渐应用于教育领域，助力推动教育数字化转型。针对传统课堂中教师无法照顾到每一位学生对知识的掌握程度，制约教学质量的问题，利用Jetson Nano开发套件设计了一种基于面部表情识别的学生课堂状态分析系统，该系统实时检测每个学生面部表情的变化信息并及时反馈给教师，进而帮助教师了解学生的课堂状态，及时调整授课方式，提高教学质量。该系统结构包括摄像头实时采集模块、人脸检测模块、基于深度学习的面部表情识别模型等。所设计的学生课堂状态分析系统识别准确率高、实时性好，对于建设智慧课堂具有很高的应用和推广价值。