온라인 비디오 수업에 참여하는 사람들의 얼굴 표정 인식은 실시간 얼굴 표정으로부터 피드백을 받는 최첨단 접근 방식입니다. 많은 교육 기관에서 이 기술을 사용할 수 있도록 제안하며, 이는 강의 동안에 학생의 수강상태를 자동으로 모니터링함으로서 강사에게 즉각적인 피드백을 제공하여 강의 품질을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.
본 연구는 학습자의 감정 상태를 측정하고 화면상의 활동을 실시간으로 캡처하는 프로그램을 설명합니다. 이 작업은 두 가지 주요 부분으로 구성되는데, 첫 번째는 얼굴 표정 인식을 위하여 FER2013 데이터 세트를 이용하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 훈련하는 부분입니다. 이 시스템은 시스템의 입력 사진으로부터 7 가지의 감정으로 정확하게 분류합니다.
두 번째 파트에서는 학생들의 표정을 분석합니다. 오픈 소스인 JavaScript face-CNN 기반 API 의 훈련된 얼굴 표정 인식 모델을 활용하여 애플리케이션을 만들고 얼굴 표정인식을 실험적으로 테스트했습니다. 이 연구의 목적은 수업시간에 학생들의 집중, 이해 및 참여도를 측정하는 데 직관적인 방법을 제시함으로써 전염병 등으로 인한 학습 및 수업 중단의 문제를 최소화하는 데 도움이 될 것입니다.