【摘要】：近年來,人工智能的發(fā)展極大的改變了人們的工作生活方式,智能化在各個領(lǐng)域紛紛出現(xiàn),為人們帶來了極大的便利。而教育被認(rèn)為是一個家庭最重要的課題之一,隨著國家和家庭對教育的重視,學(xué)生的數(shù)量在逐年上升,隨之而來的是教師數(shù)量和學(xué)生數(shù)量的嚴(yán)重不均衡,教師無法在保證教育質(zhì)量的同時兼顧到所有學(xué)生的課堂狀態(tài),通過人工智能輔助教育有助于實現(xiàn)教育的公平化。近年來,人臉識別技術(shù)在安保、考勤等領(lǐng)域都取得了顯著的成效,為智能化教育提供了思路。本文所描述的基于人臉識別的智能教育管理系統(tǒng)的設(shè)計原則就是人工智能與教師協(xié)同,將人臉識別技術(shù)應(yīng)用于課堂考勤以及學(xué)生狀態(tài)監(jiān)測來提高學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量,形成人機(jī)協(xié)同的決策模式。作者參與設(shè)計與實現(xiàn)的基于人臉識別的智能教育管理系統(tǒng)包括課前考勤、課中狀態(tài)監(jiān)測、課堂報告分析、后臺管理四個主模塊,系統(tǒng)中課前考勤模塊主要功能是上課開始前半小時,攝像頭開始30s捕捉一次學(xué)生視頻信息并傳回算法所在服務(wù)器,使用多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像進(jìn)行人臉檢測,之后將圖片送入FaceNet模型中進(jìn)行人臉識別處理,對識別到的學(xué)生信息進(jìn)行入庫處理;課中狀態(tài)檢測模塊主要基于表情識別和人臉識別同時進(jìn)行分析,表情識別模塊攝像頭30s捕捉一次學(xué)生視頻信息,進(jìn)行表情識別,對學(xué)生兩次抓拍的表情進(jìn)行對比,判斷學(xué)生狀態(tài);并通過人臉識別檢測學(xué)生人臉信息,如果長期未發(fā)現(xiàn)學(xué)生人臉,則設(shè)置其專注度為非專注,并向系統(tǒng)發(fā)送通知,提示教師查看;課堂報告分析模塊則是對學(xué)生整個課堂的考勤、表情以及課前測評信息整體分析,繪制學(xué)生課堂學(xué)習(xí)報告并發(fā)送至家長短信或者郵箱,并對班級、教師每日的課堂情況進(jìn)行統(tǒng)計,為學(xué)校提供教學(xué)參考。后臺管理模塊則是對系統(tǒng)中的學(xué)生、班級、教師以及課程的基本信息進(jìn)行管理維護(hù)。本系統(tǒng)在人臉識別的基礎(chǔ)上進(jìn)行表情的識別,并實現(xiàn)了對學(xué)生教育質(zhì)量的監(jiān)測,并通過了功能測試以及性能測試,在一定程度上可提升學(xué)生課堂學(xué)習(xí)質(zhì)量以及教師對學(xué)生課堂質(zhì)量的監(jiān)測。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP311.52
【圖文】：

Ｐｒｏｐｏｓａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ（Ｐ－Ｎｅｔ）、Ｒｅｆｉｎｅ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ（Ｒ－Ｎｅｔ）、Ｏｕｔｐｕｔ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ（Ｏ－Ｎｅｔ），每個多逡逑任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均有三個學(xué)習(xí)任務(wù)，分別是人臉分類、邊框回歸和關(guān)鍵點定位。逡逑如圖２－１所示，在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造開始之前，會對圖像進(jìn)行不同尺度的變換，構(gòu)建圖逡逑像金字塔，以適應(yīng)不同大小的人臉。逡逑Ｔｅｓｔ邋ｉｍａｇｅ邐Ｉｍａ＾ｃ邋ｐ＞ｍｍ？ｄ逡逑圖２－１構(gòu)建圖像金字塔逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ邋Ｉｍａｇｅ邋Ｐｙｒａｍｉｄ逡逑Ｐ－Ｎｅｔ的結(jié)構(gòu)如圖２－２所示，該訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的輸入是一個１２＊１２大小的圖片，所逡逑以訓(xùn)練前需要生成ＰＮｅｔ網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以通過和Ｇｕａｒａｎｔｅｅ邋Ｔｒｕｅ邋Ｂｏｘ逡逑的ＩＯＵ邋（Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ邋ｏｖｅｒ邋Ｕｎｉｏｎ）的計算生成一系列的ｂｏｕｎｄｉｎｇ邋ｂｏｘ。可以通過滑逡逑動窗口或者隨機(jī)懫樣的方法獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為三種正樣本，負(fù)樣本，中逡逑９逡逑

類來訓(xùn)練整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最終輸出的是１２８維的人臉特征向量，并計算向量直接逡逑的歐氏距離，以此判斷人臉的相似性。丨ｏｓｓ函數(shù)目標(biāo)是通過距離邊界區(qū)分正負(fù)類，逡逑如圖２－６所示。逡逑￣＾￣￣逡逑ＤＥＥＰ邋ＡＲＣＨＩＴＥＣＴＵＲＥ邋ｃ＞邋Ｌ２邋ｃ＞邋＾邋ｃ＞邋＾ｒ，ｐｌｅｔ逡逑：：~|二。：邐，邐ＬＯＳＳ逡逑ＩＨＨＭＨＨＭＨＭＭＫ邐．．．．．．邐邐邋……邋Ｌ邐ｗ邐－邐－－逡逑Ｂａｔｃｈ逡逑圖２－６模型結(jié)構(gòu)逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－６邋Ｍｏｄｅｌ邋Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ逡逑圖中步驟可以依次描述為：逡逑（１）

【參考文獻(xiàn)】

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1 曾超宇;李金香;;Redis在高速緩存系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];微型機(jī)與應(yīng)用;2013年12期

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1 陳大才;基于Nginx的高并發(fā)訪問服務(wù)器的研究與應(yīng)用[D];中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院沈陽計算技術(shù)研究所);2018年

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本文編號：2741628