在現(xiàn)代信息技術(shù)的推動(dòng)引領(lǐng)下,在線學(xué)習(xí)模式應(yīng)時(shí)而生。然而,時(shí)空的隔閡使得師生之間的互動(dòng)不夠,學(xué)生的學(xué)習(xí)效率受其自制力的影響較大,學(xué)生易出現(xiàn)注意力失焦的問題。因此,對(duì)在線學(xué)習(xí)中學(xué)生的參與情況進(jìn)行量化與分析變得很有必要,這可以幫助學(xué)生監(jiān)督自己的學(xué)習(xí)狀態(tài)并促進(jìn)其深入?yún)⑴c學(xué)習(xí)過程。頭部姿態(tài)和視線估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺和人工智能中重要的研究領(lǐng)域,近年來(lái)吸引到越來(lái)越多研究者的關(guān)注和興趣。本文利用深度學(xué)習(xí)算法結(jié)合頭部姿態(tài)和視線估計(jì)的特點(diǎn),構(gòu)建了高效的在線學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)生學(xué)習(xí)注意力識(shí)別方法,有效地提高識(shí)別準(zhǔn)確率,使學(xué)生在在線學(xué)習(xí)時(shí)獲得更加智能化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。論文的主要工作包括:(1)在對(duì)頭部姿態(tài)估計(jì)任務(wù)進(jìn)行詳細(xì)分析研究的基礎(chǔ)上,提出了一種新穎的基于各向異性姿態(tài)分布的頭部姿態(tài)估計(jì)方法。該模型基于以下兩個(gè)關(guān)鍵觀察:一、對(duì)于某個(gè)姿態(tài),頭部姿態(tài)在相同間隔內(nèi)的水平方向和豎直方向上的變化是不同的;二、在水平方向上,0°至30°和60°至90°的間隔的變化小于30°至60°的間隔的變化。然后通過具有空間權(quán)重的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以端到端的方式學(xué)習(xí)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的模型與其他方法相比具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。(2)提出并實(shí)現(xiàn)了...

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．３近十年來(lái)國(guó)際期刊發(fā)表“ａｔｔｅｎｔｉｏｎ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”主題的論文數(shù)量??以智慧教育引領(lǐng)教育信息化的創(chuàng)新發(fā)展，從而帶動(dòng)教育教學(xué)的創(chuàng)新發(fā)展，己??成為信息時(shí)代的必然趨勢(shì)

。在分析過程中，如網(wǎng)頁(yè)點(diǎn)擊數(shù)、發(fā)帖、回帖這??樣的顯性行為較為容易獲齲而不易獲取的隱形行為，即學(xué)生的認(rèn)知參與和情感??參與則需通過內(nèi)容分析、表情分析、頭部姿態(tài)估計(jì)和視線估計(jì)等技術(shù)方法來(lái)獲齲??９００?■??８００?／??７００?／??６００?？??５００?■?＾??４００?＿＾?....

圖１．４頭部姿態(tài)和視線估計(jì)的應(yīng)用示例??結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法的頭部姿態(tài)和視線估計(jì)方法在準(zhǔn)確度上較傳統(tǒng)方法有明顯??達(dá)力的優(yōu)勢(shì)，研宄深度學(xué)習(xí)與??

學(xué)生的學(xué)習(xí)興??趣進(jìn)行智能化分析以幫助提高教學(xué)質(zhì)量［４］。在自然環(huán)境下，人們可以通過觀察對(duì)??方的行為以獲取這些隱性信息并采取相應(yīng)的互動(dòng)，但是利用計(jì)算機(jī)獲娶識(shí)別并??分析這些信息卻并非易事。近些年來(lái)，在頭部姿態(tài)估計(jì)和視線估計(jì)領(lǐng)域己有大量??的研宄，相應(yīng)算法的識(shí)別準(zhǔn)確率己得到極大提....

圖１．５空間坐標(biāo)系中的頭部姿態(tài)描述??１．２．２研究難點(diǎn)及待解決的問題??隨著頭部姿態(tài)估計(jì)在人機(jī)交互［６１、駕駛員行為分析丨７】和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)［８］等多個(gè)領(lǐng)域??

碩士學(xué)位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??量，真正實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的目標(biāo)。??１．２頭部姿態(tài)估計(jì)??１．２．１頭部姿態(tài)估計(jì)的定義??在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，頭部姿態(tài)估計(jì)（Ｈｅａｄ?Ｐｏｓｅ?Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，?ＨＰＥ）指的是計(jì)??算機(jī)通過分析用戶的圖像來(lái)估計(jì)其頭部姿態(tài)參數(shù)的過....

圖１．６兩種視線估計(jì)方法：（ａ）侵入式；（ｂ）非侵入式??

、電卞、光學(xué)等檢??測(cè)方法來(lái)獲取人類眼睛注視方向的過程［９】。視線估計(jì)的研宄起源于心理學(xué)家對(duì)眼??球運(yùn)動(dòng)規(guī)律的研宄，他們通過肉眼或簡(jiǎn)易儀器來(lái)觀察眼球的轉(zhuǎn)動(dòng)情況。視線作為??—種非語(yǔ)言信息，是人類的交流時(shí)的重要線索，它也己被證明與人格等更高層次??的特征有關(guān)１１Ｑ］。科研人員可以利....

本文編號(hào)：3952504