本发明属于信息化远程教学技术领域，尤其涉及一种远程情感教学系统。
背景技术：
情感能力是人类智能的重要标志，情感的缺失会影响网络远程教育的教学质量和学习者的学习效果。情感计算机技术是和谐人机交互与人工智能领域中新的研究方向。在网络远程教育系统中应用情感计算理论与技术，可以进一步优化网络远程教育的功能，帮助教师监测远程学习者的情感变化，调整教学策略和方法，实时给予学习者情感的反馈，使教学质量达到最佳。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
微表情，是心理学名词。人们通过做一些表情把内心感受表达给对方看，在人们做的不同表情之间，或是某个表情里，脸部会“泄露”出其它的信息。“微表情”最短可持续1/25秒，虽然一个下意识的表情可能只持续一瞬间，但这种特性，很容易暴露情绪。当面部在做某个表情时，这些持续时间极短的表情会突然一闪而过，而且有时表达相反的情绪。“微表情”一闪而过，通常甚至清醒的作表情的人和观察者都察觉不到。在实验里，只有10%的人察觉到。比起人们有意识做出的表情，“微表情”更能体现人们真实的感受和动机。
在人面识别的基础上再结合“微表情”的进行人面分析，利用计算机的高速捕捉和计算能力能更好地识别和分析出人的微表情变化，从而可以判断出分析对象的情感。
技术实现要素：
基于现有技术存在上述问题，本发明提供一种远程情感教学系统，其包括图像采集模块、颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块、大数据处理模块、教师客户端、学生客户端、教学辅助模块，通过软件系统对学习者进行拍摄，并通过网络服务器辅助对图像进行处理分析，建立人面模型分析学习者的微表情变化和行为动态，从而判断学习者的情感变化并向教师发出提醒，实现情感教学。本发明提供的系统具有智能化分析、情感辅助教学的优点。
一种远程情感教学系统，其包括图像采集模块、颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块、大数据处理模块、教师客户端、学生客户端、教学辅助模块；
图像采集模块连接到教师客户端和学生客户端的拍摄设备，通过拍摄设备对人像进行拍摄，并根据颜色分析模块的信息反馈控制拍摄设备调整拍摄角度和拍摄焦距，以拍摄最佳图像；
颜色分析模块接收图像采集模块所采集到的图像，分析图像的颜色参数、根据图像颜色变化判断人面的范围，将人面位置反馈到图像分析模块并将人面位置信息发送到像素统计模块；
像素统计模块接收人面位置信息后对人面位置图像进行像素化、结合数据库人面特征数据对图像像素进行像素统计人面识别；
特征点分析模块根据像素统计模块分析的人面结果结合数据库中微表情特征进行分析、定义人面特征点；
建模模块将像素统计模块和特征点分析模块的分析结果结合生成人面模型，并在模型上标定特征点，根据特征点分析模块的实时分析调整特征点位置，记录特征点位置变化位移；
情绪分析模块更据人面模型上的特征点位置变化位移，调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化，并将学员的情绪状态反应到教师客户端，提醒教师调整教学；
大数据处理模块连接到互联网服务器，采集互联网数据并协助颜色分析模块、像素统计模块和特征点分析模块进行对应的大数据分析计算，根据分析结果更新数据库信息；
教师客户端连接到备课辅助模块、情感分析模块，实时录制教学视频并将视频转播到学生客户端，并根据情感分析模块的分析结果提醒教师学员的状态；
学生客户端连接到教师客户端，播放教师客户端录制的视频，并录制学员的学习视频，将学习视频传输到情感分析模块和教师客户端；当学生提问时将问题发送到教师客户端和同班学生客户端；
教学辅助模块收录学生档案，按课程分配学生班级，储存教师的备课内容。
其中，所述的情绪分析模块包括微表情分析模块和行为分析模块，结合微表情和行为动作判断出学员状态。
其中，所述的数据库包括人面特征数据库、微表情特征数据库和心理行为特征数据库。
其中，所述的图像采集模块包括静态图像采集模块和动态图像采集模块，静态图像采集模块采集人面的静态图像，动态图像采集模块采集人面的动态图像。
其中，所述的数据库包括本地数据库和互联数据库。
其中，所述的学生客户端可以将教师客户端录制的视频储存在学生个人计算机中。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的描述。
一种远程情感教学系统，其包括图像采集模块、颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块、大数据处理模块、教师客户端、学生客户端、教学辅助模块；
图像采集模块连接到教师客户端和学生客户端的拍摄设备，通过拍摄设备对人像进行拍摄，并根据颜色分析模块的信息反馈控制拍摄设备调整拍摄角度和拍摄焦距，以拍摄最佳图像；
颜色分析模块接收图像采集模块所采集到的图像，分析图像的颜色参数、根据图像颜色变化判断人面的范围，将人面位置反馈到图像分析模块并将人面位置信息发送到像素统计模块；
像素统计模块接收人面位置信息后对人面位置图像进行像素化、结合数据库人面特征数据对图像像素进行像素统计人面识别；
特征点分析模块根据像素统计模块分析的人面结果结合数据库中微表情特征进行分析、定义人面特征点；
建模模块将像素统计模块和特征点分析模块的分析结果结合生成人面模型，并在模型上标定特征点，根据特征点分析模块的实时分析调整特征点位置，记录特征点位置变化位移；
情绪分析模块更据人面模型上的特征点位置变化位移，调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化，并将学员的情绪状态反应到教师客户端，提醒教师调整教学；
大数据处理模块连接到互联网服务器，采集互联网数据并协助颜色分析模块、像素统计模块和特征点分析模块进行对应的大数据分析计算，根据分析结果更新数据库信息；
教师客户端连接到备课辅助模块、情感分析模块，实时录制教学视频并将视频转播到学生客户端，并根据情感分析模块的分析结果提醒教师学员的状态；
学生客户端连接到教师客户端，播放教师客户端录制的视频，并录制学员的学习视频，将学习视频传输到情感分析模块和教师客户端；当学生提问时将问题发送到教师客户端和同班学生客户端；
教学辅助模块收录学生档案，按课程分配学生班级，储存教师的备课内容。
作为选实施例，所述的情绪分析模块包括微表情分析模块和行为分析模块，结合微表情和行为动作判断出学员状态。
作为选实施例，所述的数据库包括人面特征数据库、微表情特征数据库和心理行为特征数据库。
作为选实施例，所述的图像采集模块包括静态图像采集模块和动态图像采集模块，静态图像采集模块采集人面的静态图像，动态图像采集模块采集人面的动态图像。
作为选实施例，所述的数据库包括本地数据库和互联数据库。
作为选实施例，所述的学生客户端可以将教师客户端录制的视频储存在学生个人计算机中。
以上所述实施例仅表达了本发明的一种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。