课堂一直是在校师生学习、交流的最重要的场合,因而受到学校和社会的广泛关注和重视。但是传统的课堂教学往往缺乏沟通交流,只重视教师教学内容而忽视了学生的反馈信息。另外,学生在课堂上的情绪也能在一定程度上反映学生对于课堂的接受度,从而反映课堂教学质量。人脸检测是人脸识别的前提和组成部分,表情识别是人脸识别的分支和发展,它们都是计算机视觉技术的重要分支。基于深度学习的人脸检测和表情识别技术具有精度高、鲁棒性强等特点,在教室等较大场景中也能表现出优秀的准确性和时效性。本文研究了基于深度学习的人脸检测和表情识别技术,利用了其精确、实时的特性,并将其应用到课堂教学的评价中,解决了当前课堂教学评价滞后、不客观的问题。本文的主要工作如下:(1)回顾了计算机视觉人脸检测和人脸识别技术的发展历程,分析和吸取了先进的人脸检测和表情识别方法,结合本学校的课堂教学场景,提出了一种基于深度学习的高效、精确的人脸检测方法。该方法利用卷积神经网络CNN作为主网络,使用了最近最流行的深度学习框架之一的Pytorch作为主框架,结合了目标检测中常用的Anchor、Attention Layer等先进的方法,从而得到比传统方法更加高效、精准的结果。在人脸检测的基础上,提出了一种基于朴素贝叶斯分类的表情识别和评分方法,对人脸情绪进行正负面的分类及评分。(2)分析和总结当前课堂教育质量评价的痛点和不足,尤其是师生互动交流和学生注意力的不足。对学生在课堂上的表情进行了比较细致的调查和分析,并参考了前人的研究成果,总结出了课堂上学生常见的几种表情作为研究实验表情识别的训练标签。分析和总结出了各个表情所对应的专注度评分,并以此作为评价课堂教学质量的一个参考标准,建立了“学生抬头率——学生表情——学生专注度——课堂教学质量”的教学质量评价轴。(3)在本文的最后,利用手机摄像头在教室课堂中采集的数据,对本系统进行了实验和分析,验证了本系统的可行性和准确率,分析了本系统的优缺点和可改进的地方。