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基于深度学习的课堂注意力检测: 收藏
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引用; 《电子测试》2021年第22期32卷 55-57页; 作者：于子平程杰丁岩康仇睿王单单李伟仙北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192; 为了无介入的量化学生上课的精力集中程度,提出并设计了基于深度学习的课堂注意力检测算法。利用libfacedetection人脸检测模型检测摄像头画面中含68个特征点的人脸,再根据特定的6个特征点估计头部姿态以及眼部12个特征点计算疲劳程度,...; 为了无介入的量化学生上课的精力集中程度,提出并设计了基于深度学习的课堂注意力检测算法。利用libfacedetection人脸检测模型检测摄像头画面中含68个特征点的人脸,再根据特定的6个特征点估计头部姿态以及眼部12个特征点计算疲劳程度,并通过特征融合的策略获取学生的注意力状态,从而计算学生注意力集中时间。实验结果表明,该算法具有较高的准确率,达到了预期效果。; 来源：详细信息评论

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