“它可以洞察课堂上的一切。经过这套零碎，可以看到哪些同窗是在专注听课，哪些同窗是在开小差”。
近日，浙江省杭州市某中学课堂上多了一个神奇的新“冤家”—— 智慧课堂行为管理零碎 。
雷锋网理解到，这条零碎俗名为“天眼”，内置三个摄像头，用以捕获同窗们的面部表情和举措，然后停止一系列大数据剖析，最终计算出课堂实时考勤数据、课堂专注度偏离剖析、课堂行为记载数据以及课堂表情数据，并将后果反应给校园管理方。
该校担任人表示， 零碎每隔30秒就会停止一次扫描，针对先生们阅读、举手、书写、起立、听讲、趴桌子等6种行为，再结合面部表情是快乐、伤心，还是愤恨、恶感，剖析出先生们在课堂上的形态。
目前仅趴桌子一项为负分行为。若此类不专注行为到达一定分值，零碎就会向显示屏推送提示，任课教员可依据提示停止教学管理。日后还会与学校医务室等其他后台的数据打通， 若先生因身体不舒适，可列入“白名单” 。
复杂来说，先生每天8节课，一共320分钟，先生有几分钟是在专注听课的？不专注的时分在干什么？孩子在学校过得开心吗？经过这套零碎提供的数据剖析后果，都可了如指掌地得以展现。
关于该零碎的落地、使用，某教育任务者黄教师表示：“ 虚有其表。先生有没有开小差，教师在讲桌前看得一清二楚 ”。
在他看来，如何能将‘学’作为自动权紧紧握在先生手中已成教育管理者需求考虑的成绩。学习历来都是一种自主性进程，教育的中心打破不是靠教具方式的晋级，先生在课堂的仔细水平取决于授课教师的魅力，强行监视只会让很多先生成为“面具人”。
与此同时，该零碎的使用也遭到了大少数网友的无情痛击：
作为科技媒体，雷锋网不在品德社会层面关于该技术的落地作太多评说。单从技术角度动身，该技术落地使用能否真的可行？
从上文来看，该套零碎称在课堂使用可以发扬两项功用：
一、课堂实时考勤数据
由于教室先生基数不大；另外教室范围也不大。目前很多人脸辨认技术厂商都可以很好满足此项需求，不作详叙。
二、课堂专注度偏离剖析（微表情数据）
从零碎运转流程来说，它在装置、通电之后会停止两大类操作：
一是人脸检测，经过人脸相机检测到同窗们的脸部，从而完成第一点所说的实时考勤；
二是基于这些人脸数据做实时的深度剖析，经过 微表情辨认 来判别先生们能否分神、开小差。
人脸表情由若干条纤细的小肌肉控制，与罕见人们收回的较为夸大或许往常的表情不同，微表情继续工夫很短、举措幅度很小；另外，微表情是一种自发式的表情，在人试图掩盖内在心情时发生, 既无法伪造也无法抑制。
与其他生物辨认技术的研发相比，微表情辨认由于太过纤细，不断是计算机视觉范畴一个具有应战性的技术难题，该技术的研发门槛较高，技术难点次要表现在三个方面：
数据搜集 ，这里的数据必需是静态的视频数据；
肌肉单元很难做标注 ，每团体对表情的定义都不相反，“浅笑”“忧伤”等规范难以断定；
微表情辨认必需在五分之一秒内抓取到心情变化 ，也就是要做到一秒钟处置五帧以上画面，让数据做到实时。
雷锋网 (大众号：雷锋网) 理解到，目前这一技术最多地是用在金融范畴。
以信贷行业为例，如今骗贷行为频发。当触及大额的存款请求时，金融机构在批放存款之前都会让面审员与用户停止一个十到十五分钟的问答。后来会核对用户的根本信息，在用户答复的进程中，会为用户停止一个微表情的侧写，记载一个用户答复成绩的习气。
随着面审员成绩的深化，用户在答复之后地成绩时，假如呈现了违背他之前的答复习气（例如眼睛从直视屏幕转为眼睛往上瞟或往脚下看），零碎则会为其标志一个异常，当整个面审环节完毕后，零碎会依据之前记载的异常次数、等级停止一个综合评价反应给面审员。
假如前后差距过大，就意味着从根底成绩到诘问环节，此人的心情、心思变化较大，如此就可提示面审员此人有一定风险，要做更多地调查，以更好地降低风险。
从这来看，这项技术使用的前提还得配合面审员成绩的逐渐深化而呈现的纤细面部表情变化。回到主题，先生们在上课进程中，没有任何言语上的考虑及担负，也就意味着一切的面部表情都是自然形态下而发生的，断不可从单一的面部表情的变化去判别他的心思活动或许能否专心（缺乏规范）。
宇视科技智能算法开发部专家杨治昆婉言，“ 关于这套零碎的可操作性，我持疑心态度 ”。
在他看来，这套零碎在实践使用进程中，会存在以下几个成绩：
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任何AI技术的落地都要保证误识率可控。 普通来说，正常教室的长度在十二米左右，不近的间隔经过机器去判别每个同窗们的面部纤细变化，难度宏大；
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任何产品的落地，都需求思索光照等各种复杂环境的影响 ，这套零碎也需求思索上午、下午、夜间等教室内的环境变化。机器如何可以确保实时复杂场景下的精确辨认？
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视频监控下的先生是静态的，使用场景是非配合式的， 这种状况下辨认难度会进一步提升。机器如何可以做到不同角度的精确辨认？
杨治昆表示，这些年AI技术开展迅速，教育市场也确实成为将来AI安防落地的重点拓展方向之一，如今各大安防厂商都在紧盯这块市场。
但从产业界角度来看，相关技术不能自觉落地。人工智能使用要保证辨认率、误识率、鲁棒性，唯有满足这三点，技术的落地才会具有意义。目前来看，比拟容易落地的场景包括门禁、人脸考勤等等，而该零碎提出的微表情剖析，就目前AI开展程度来看，还存在很长一段间隔。
在他看来，“一个产品的落地，除了要思索客户的需求也要思索到受众人群的体验”。
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