【摘要】：課堂點名和聽課狀態(tài)檢測是課堂教學(xué)管理的重要組成部分。針對傳統(tǒng)的課堂點名和聽課狀態(tài)檢測存在的效率低等問題,本文研究并實現(xiàn)了基于視頻圖像的課堂點名與聽課狀態(tài)檢測系統(tǒng)。課堂點名部分主要采用了基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別算法。聽課狀態(tài)檢測部分采用人臉檢測算法統(tǒng)計聽課時間,并且基于人體關(guān)鍵點檢測算法對學(xué)生課堂狀態(tài)進(jìn)行分析。本文的主要工作如下:1.構(gòu)建課堂點名圖像集及聽課狀態(tài)檢測視頻集。課堂點名圖像集中共有200幅圖像,分辨率為1280×1024。聽課狀態(tài)檢測視頻集中共有10段視頻,每段視頻時長為5分鐘,分辨率為1280×1024。圖像和視頻均使用手機(jī)在真實課堂環(huán)境下采集。2.利用基于深度學(xué)習(xí)的SeetaFace人臉識別引擎設(shè)計并實現(xiàn)了課堂自動點名功能。①基于漏斗型級聯(lián)結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行人臉檢測,并裁剪出人臉圖像。②采用深度自編碼器網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)人臉對齊。③與人臉模板庫中所有人臉圖像匹配,統(tǒng)計人數(shù)得到課堂點名結(jié)果。基于深度學(xué)習(xí)的課堂點名正確率為98.9%,優(yōu)于人工提取特征算法。3.設(shè)計并實現(xiàn)了聽課狀態(tài)檢測功能。①采用基于深度學(xué)習(xí)的SeetaFace人臉檢測算法統(tǒng)計每名同學(xué)的聽課時間,平均正確率為96.4%。②利用OpenPose人體關(guān)鍵點檢測獲得的坐標(biāo)對三種課堂狀態(tài)(低頭、側(cè)身、舉手)進(jìn)行分析,其平均正確率分別為90.1%、84.7%和 92.0%。4.基于Android設(shè)計并實現(xiàn)了課堂點名及聽課狀態(tài)檢測系統(tǒng)。①課堂點名部分將Windows系統(tǒng)下實現(xiàn)的代碼移植到Android系統(tǒng),檢測一幅圖像平均用時為25s。②聽課狀態(tài)檢測部分利用Android Studio以及Beego開發(fā)平臺,實現(xiàn)手機(jī)端與服務(wù)器的異步通信傳輸。5分鐘的視頻從傳輸?shù)椒祷貦z測結(jié)果所用時長在50s左右。
【圖文】：

Ｆ為初始特征值大小，Ｆ＇為歸一化特征值，ｎ為矩形框中的像素個數(shù)的和。逡逑設(shè)定檢測窗口初始值為２０ｘ２０，每次擴(kuò)大５％尋找人臉區(qū)域。ｘ和ｙ方向的滑動步長逡逑初始值均為４，隨檢測窗口擴(kuò)大等比例變大，如圖２．５所示。逡逑８逡逑

？邐＿邐＿邐＃逡逑分類器逡逑圖２．４圖像尺寸變化逡逑Ｆｉｇ．邋２．４邋Ｃｈａｎｇｅ邋ｔｈｅ邋ｉｍａｇｅ邋ｓｉｚｅ逡逑由于對輸入圖像進(jìn)行尺度縮放所用時間較長，影響人臉檢測的實時性，因此本章采逡逑用模板尺度縮放方法，即保持輸入圖像大小不變，按尺度放大檢測窗口遍歷圖像尋找人逡逑臉區(qū)域。在模板尺度縮放方法中，由于檢測窗口大小不一，需要對特征值進(jìn)行歸一化處逡逑理，歸一■化由公式（２．１）所不。逡逑Ｆ＇邋＝邋—邐（２．１）逡逑ｎ逡逑其中，Ｆ為初始特征值大小，Ｆ＇為歸一化特征值，，ｎ為矩形框中的像素個數(shù)的和。逡逑設(shè)定檢測窗口初始值為２０ｘ２０，每次擴(kuò)大５％尋找人臉區(qū)域。ｘ和ｙ方向的滑動步長逡逑初始值均為４，隨檢測窗口擴(kuò)大等?
【學(xué)位授予單位】：大連交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;G434

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2620339