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本发明提供了一种基于AI教育系统的身份识别方法，该方法包括：捕获多个听课用户的输入视频帧；检测听课用户的人脸区域；计算该组人脸图像窗口的像素平均图像来建立听课用户的人脸外观模型；生成多个输入视频帧中的听课用户的路径；估计检测到的人脸方向以计算专注度；检测具有正面姿势的人脸的数量，检测在显示内容的方向上已注视预定义时间长度的听课用户；计算听课用户注视显示内容的时间来计算每个听课用户的专注度；将肢体行为与多个情绪类型标签之一相关联；使用从视频帧数据所提取的特征来训练分类器，利用分类器检测听课用户的情绪反馈。本发明提出了一种基于AI教育系统的身份识别方法，更好地适应低分辨率图像的应用场景，并将视觉识别和情绪识别进行结合，帮助AI教育系统实时获取听课用户的专注度分布状态。

本发明提供了一种基于人工智能教育平台的专注度识别方法，该方法包括：捕获多个听课用户的输入视频帧；检测听课用户的人脸区域；计算该组人脸图像窗口的像素平均图像来建立听课用户的人脸外观模型；生成多个输入视频帧中的听课用户的路径；估计检测到的人脸方向以计算专注度；检测具有正面姿势的人脸的数量，检测在显示内容的方向上已注视预定义时间长度的听课用户；计算听课用户注视显示内容的时间来计算每个听课用户的专注度；将肢体行为与多个情绪类型标签之一相关联；使用从视频帧数据所提取的特征来训练分类器，利用分类器检测听课用户的情绪反馈。本发明提出了一种基于人工智能教育平台的专注度识别方法，更好地适应低分辨率图像的应用场景，并将视觉识别和情绪识别进行结合，帮助人工智能教育平台实时获取听课用户的专注度分布状态。