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申请/专利权人：北京和气聚力教育科技有限公司

摘要：公开了一种基于AI分析的自适应教学质量评估系统。其首先获取由摄像头采集的被评估学生的上课表情图像，接着，对所述上课表情图像进行畸变校正以得到畸变校正上课表情图像，然后，通过基于深度神经网络模型的表情局部特征提取器对所述畸变校正上课表情图像进行特征提取以得到上课表情局部特征图，接着，将所述上课表情局部特征图通过基于空间自注意力模块的表情空间维度强化表达器以得到空间强化上课表情局部特征图作为所述空间强化上课表情局部特征，最后，基于所述空间强化上课表情局部特征，确定学生对教学的反应和理解程度标签。这样，可以帮助教师优化教学策略，提高教学质量。

主权项：1.一种基于AI分析的自适应教学质量评估系统，其特征在于，包括：学生上课表情图像采集模块，用于获取由摄像头采集的被评估学生的上课表情图像；图像畸变校正模块，用于对所述上课表情图像进行畸变校正以得到畸变校正上课表情图像；上课表情图像特征提取模块，用于通过基于深度神经网络模型的表情局部特征提取器对所述畸变校正上课表情图像进行特征提取以得到上课表情局部特征图；表情空间维度强化模块，用于将所述上课表情局部特征图通过基于空间自注意力模块的表情空间维度强化表达器以得到空间强化上课表情局部特征图作为所述空间强化上课表情局部特征；以及学生反应和理解程度判断模块，用于基于所述空间强化上课表情局部特征，确定学生对教学的反应和理解程度标签；所述学生反应和理解程度判断模块，包括：空间强化上课表情局部特征优化单元，用于对所述空间强化上课表情局部特征图进行特征分布优化以得到优化空间强化上课表情局部特征图；以及学生反应标签分类单元，用于将所述优化空间强化上课表情局部特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示学生对教学的反应和理解程度标签；所述空间强化上课表情局部特征优化单元，包括：线性变换子单元，用于对所述空间强化上课表情局部特征图进行线性变换以得到转换后空间强化上课表情局部特征图；以及特征矩阵优化处理子单元，用于对所述转换后空间强化上课表情局部特征图的沿通道方向的各个特征矩阵进行基于特征矩阵的优化处理以得到所述优化空间强化上课表情局部特征图；所述特征矩阵优化处理子单元，进一步用于：以如下优化公式对所述转换后空间强化上课表情局部特征图的沿通道方向的各个特征矩阵进行基于特征矩阵的优化处理以得到所述优化空间强化上课表情局部特征图；其中，所述优化公式为： 其中，Mi和Mi+1分别是所述转换后空间强化上课表情局部特征图的沿通道方向的第i和第i+1位置的特征矩阵，且ε是尺度调节超参数，表示矩阵的加法，表示矩阵的乘法，⊙表示按位置点乘，·T表示转置操作，Mi+1'是所述优化空间强化上课表情局部特征图的沿通道方向的第i+1位置的特征矩阵。

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