摘要：在人工智能高速发展的现代社会，人脸识别和表情识别技术在教育中的应用越发广泛，给教育者带来了便捷和高效率。本次设计，基于人工智能技术，利用人脸识别和面部表情识别技术，获取学生在课堂上的表情变化，从而反馈给教师，旨在帮助教师准确而全面地掌握所有学生在课堂教学中的参与情况，对学习情感进行评价。

在本次的设计中，笔者首先通过阅读相关文献资料，了解了当前人脸识别技术在教育中已有的应用成果，明确了设计的研究内容和方向；其次，收集大量课堂中学生的面部表情数据，手动标注各类表情所对应的情绪状态，形成自己的数据库，通过机器学习建立课堂表情分类器，进行自动表情识别；再次，笔者和团队成员分别进行前后端分离式开发，并设计结果呈现的图表样式。最终，设计出一个可以识别视频中人脸及表情的系统，以及一个自动呈现结果图表的WEB页面，以期为教育者对学生课堂表情的研究和即时的反馈评价提供方便与效率。此外，笔者和团队成员还进行了模拟课堂的测试实验，进一步检测了系统的效用，验证了所提出的课堂教学评价体系的效用。

关键词：人脸识别； 表情识别； FaceAI； PyQt； Echarts； 教学评价

目 录

摘 要

Abstract

一、 绪论-1

（一） 设计背景-1

（二） 设计目的-1

（三） 设计意义-2

二、 概念界定和理论基础-3

（一） 学习情绪-3

（二） 人工智能-3

（三） 人脸识别-3

（四） 表情识别-4

三、 相关技术与工具介绍-5

（一） Python语言-5

（二） PyQt 工具包-5

（三） Pycharm集成开发环境-5

（四） Echarts-5

（五） Visual Studio-6

（六） Anaconda环境管理工具-6

（七） FaceAI开源库的介绍-6

（八） SQL Server数据管理系统-7

四、 “课堂表情识别系统”的设计与开发-8

（一） 设计内容和思路-8

（二） 系统实现流程-8

（三） 前端设计与开发-9

1. 界面布局-9

2. 功能实现-11

（四） 后台设计与开发-14

（五） WEB页面图表的设计与绘制-15

1. 下拉列表菜单-15

2. 工具栏-15

3. 数据区域缩放组件-16

4. 图例组件-17

5. 异步加载数据-17

6. 学生课堂表情图-18

7. 班级表情比例图-21

五、 模拟课堂测试实验-23

（一） 实验设计与前期准备-23

（二） 实验实施过程-23

1. 第一次模拟课堂视频录制-23

2. 第一次表情识别测试-23

（三） 实验结果和原因分析-23

1. 实验结果-23

2. 原因分析-24

（四） 实验改进-24

1. 人脸图像采集-24

2. 第二次模拟课堂视频录制-24

3. 第二次表情识别测试-24

（五） 数据结果的呈现与分析-25

1. 数据结果的呈现-25

2. 数据结果的分析-26

（六） 验证评价模型-26

六、 结束语-28

参考文献-29

致谢-30

附录-31