基于头部姿态估计的教室注意力分析系统

发布时间：2021-01-18 03:11

　　教室注意力分析旨在捕获丰富的语义信息,以分析学生对课堂的反应。随着信息化技术和人工智能的发展,越来越多的技术应用于教室场景,给智慧教室这一理念提供了更多的活力。但是,在教室场景中构造一个统一的注意力模型存在一些挑战。首先教室场景下学生人数众多、每个学生的人脸大小不同、学生人脸分辨率也比较低。同时每个学生都是单独的个体,都会有自己独立的一套行为习惯,使注意力很难被分析。针对教室场景下的这些特点,本文从两个方面来解决以上存在的问题,具体工作如下:（1）针对教室场景下学生的小人脸和人脸低分辨率特性,本文提出了一个教室场景下的头部姿态估计模型。首先基于牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group,VGG）提出的网络构建一个人脸检测器,同时在VGG每个尺度分支加入一个检测模块,实现多尺度的人脸检测。接着通过分类与回归结合的方式融合特征,得到更精确的头部信息。最后在训练时,利用数据融合的思想,将不同质量的图片同时进行训练让模型更加鲁棒。在公开数据集WIDER FACE和AFLW上进行了模型的测试,实验结果表明我们的方法有着良好的性能。（2）针对不同学生难以被统一分析的特性,我们构... 

【文章来源】：武汉科技大学湖北省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

人工评价课堂质量

武汉科技大学硕士学位论文2个学生的整体需求。针对上述这些问题，如何设计一个高效的、通用的并且能够自然获取学生注意力的方法成为了一个亟待解决的问题。图1.1人工评价课堂质量图1.2注意力评测表图1.3头戴眼动仪

头戴眼动仪

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2984154