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基于深度学习的教师注意力识别与应用
1
作者
刘荣华
范诚
《智能计算机与应用》
2020年第6期180-182,共3页
教师注意力的分配影响着课堂教学效果,为了对课堂教学中教师注意的方向进行检测和分析,本文基于深度学习YOLOv3算法,使用课堂实录视频,进行了教师注意力识别实验。结果表明,该识别方法具有较高的准确率和可行性,能精准的反馈课堂中教师...
教师注意力的分配影响着课堂教学效果,为了对课堂教学中教师注意的方向进行检测和分析,本文基于深度学习YOLOv3算法,使用课堂实录视频,进行了教师注意力识别实验。结果表明,该识别方法具有较高的准确率和可行性,能精准的反馈课堂中教师注意力方向,分析教师每节课中的注意力变化趋势。
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关键词
教师注意力分析
深度学习
图像识别
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职称材料
题名
基于深度学习的教师注意力识别与应用
1
作者
刘荣华
范诚
机构
云南大学职业与继续教育学院
昆明理工大学农业与食品学院
出处
《智能计算机与应用》
2020年第6期180-182,共3页
文摘
教师注意力的分配影响着课堂教学效果,为了对课堂教学中教师注意的方向进行检测和分析,本文基于深度学习YOLOv3算法,使用课堂实录视频,进行了教师注意力识别实验。结果表明,该识别方法具有较高的准确率和可行性,能精准的反馈课堂中教师注意力方向,分析教师每节课中的注意力变化趋势。
关键词
教师注意力分析
深度学习
图像识别
Keywords
analysis of teacher's attention
deep learning
image recognition
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
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1
基于深度学习的教师注意力识别与应用
刘荣华
范诚
《智能计算机与应用》
2020
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