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基于深度学习人脸识别技术在高校学堂分析设计及实现
被引量:
2
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摘要
现代人脸识别以深度学习技术为核心,以卷积神经网络为基础,通过输入图像提取到人脸的特征值计算分析人脸的表情。通过分析当前学生的专注度(表情变化),建立数据采集样本集,通过训练计算完成课堂专注度分析,形成课堂学生专注度分布结果。结果表明,进行教师的课堂学情分析,有利于进行课程的教育教学改革,提高办学水平,也有利于教育行业的技术进步,提高行业的信息技术教育水平。
作者
汤双霞
机构地区
广州番禺职业技术学院
出处
《物联网技术》
2019年第6期115-116,共2页
Internet of things technologies
关键词
深度学习
卷积神经网络
课堂学情分析
专注度
数据采集
信息技术教育水平
分类号
TP315 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
引文网络
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