基于深度学习的课堂低头抬头行为状态识别与应用

发布时间：2021-02-10 03:41

　　近年来,基于卷积神经网络的深度学习算法在文本处理、语音识别、图像视频分析、计算机视觉等多个领域都获得了巨大的成功,特别是在图像识别领域当中,基于深度学习的图像分类与检测技术在大量具体、专业的研究场景下开始发挥着重要的作用。例如,相关研究者在植物学领域通过区域选取和特征学习来实现花卉分类以及在各种自动安防、智能交通、自动驾驶等领域对车辆和行人进行检测等。而利用深度学习技术在视频场景当中对人体行为进行识别是当前计算机视觉领域的研究热点之一,近年来得到了学术界及工程界的广泛重视,人体行为识别相关技术在智能监控、人机交互、虚拟现实和基于内容的视频检索与解说等方面有着广泛的应用前景和潜在的经济价值。同时,在课堂场景中,识别学生的课堂行为对学生的学习状态、学习质量以及教师教学效果的评价具有重要的参考意义。本文将深度学习技术应用到大学课堂场景当中,从学生低头抬头的角度出发,对学生进行检测并识别其行为状态,本文主要的工作包括如下几个方面:首先对国内外的深度学习相关技术以及行为识别相关理论进行梳理,结合大学课堂特定场景下的特点以及各种算法的优劣,提出将深度学习技术应用到大学课堂场景当中进行行为识别,并通... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１多层感知器的前向传播??如图２．１展现的是三层的人工神经网络，从第一层到第三层依次是输入层、??

Ｆ６：??悬＝心＾?＝?５１学习率和步长更新权重和偏置。??函数??际应用当中，不能通过简单的线性表达式去解决非线性问作相当于是一个矩阵相乘的过程，等同于一种线性操作，（Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ?Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）来提高网络的非线性性表示。对于去学习、理解非线性以及非常复杂的函数来说，激活函数它使神经网络模型具有非线性特性。如图２．２所示，在神经通过加权以及求和后，再通过一个激活函数进行非线性映射激活函数的每层操作都相当于进行矩阵相乘，通过在每层输增加神经网络模型的非线性，使深度网络模型拥有强大的表在神经网络当中经常见到的三个激活函数。??输入??

?４?６??图２．３?Ｓｉｇｍｏｉｄ函数图像??由于Ｓｉｇｍｏｉｄ激活函数在两端的梯度几乎为０，容易在训练的时候产生梯度消??失的问题，而且输出结果不是以零为中心，在经过多层训练之后数据分布发生偏??移，以致不能顺利的对网络进行训练??（２）?Ｔａｎｈ?函数??Ｔａｎｈ函数是双曲正切函数，属于双曲函数当中的一个。在数学这门学科当中，??该函数可以通过基本双曲函数中的双曲余弦和双曲正弦函数推导出来。公式如下??办）＝盖?（２．１〇）??函数图像如下??；?；??：．?＿???ｊ?１?ｙＣ?ｊ?ｉ?？??一?２?—?Ｊ?ＪＴ?１?２?ｘ??Ｊｒ???——??—?？?－？：?＊??ｆ??图２．４?Ｔａｎｈ函数图像??比起Ｓｉｇｍｏｉｄ函数，Ｔａｎｈ函数首先速度更快，所以在实际应用中更倾向于被??使用，然而以Ｔａｎｈ函数作为激活函数同样会使模型训练时出现梯度消失的问题。??（３）?ＲｅＬＵ?函数??１２??

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3026728