课堂学习行为的视觉感知与分析

作者: 刘海，张昭理　编著

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已完结现代当代当代文学

目录 (109章)

倒序

正文

1.1.1课堂学习行为分析是落实个性化培养的重要举措 1.1.2课堂学习行为分析是加快教育新基建的重要举措 1.1.3课堂学习行为分析是促进教育“以人为本”发展的重要举措 1.1.4其他国家在“人工智能+教育”领域的行动计划第1章背景与意义-1.2要解决的问题第1章背景与意义-1.3国内外的研究现状 1.3.1课堂学习行为的视觉感知 1.3.2分析国内外的研究现状(1)1.3.2分析国内外的研究现状(2)1.3.2分析国内外的研究现状(3)1.4.1计算机视觉驱动的行为感知基础 1.4.2课堂学习行为的理解与认知 1.4.3课堂学习行为的智能评测第1章背景与意义-1.5总体研究框架第2章学生兴趣建模理论模型 2.1.1兴趣的概念界定 2.1.2不同角度的分类 2.2.1兴趣的获取方式 2.2.2兴趣的表示方法 2.3.1学生兴趣模型的概念框架 2.3.2学生兴趣模型的表示方法 2.4.1课堂注意力量化指标 2.4.2课堂参与度量化指标 2.4.3学习情感的量化指标第2章学生兴趣建模理论模型-2.5学生兴趣模型量化分析技术 2.5.1兴趣量化指标的采集方法 2.5.2单维度的兴趣指标量化技术第3章课堂学习行为数据集构建-3.1头部姿态的数据集 3.1.1采集场景设计与布置 3.1.2方案规划与数据采集 3.1.3数据后处理及数据集设计第3章课堂学习行为数据集构建-3.2人体姿态的数据集 3.3.1面部表情图像数据集 3.3.2视线估计数据集的介绍 3.3.3头部姿态数据集的介绍 3.3.4人体姿态数据集的介绍第3章课堂学习行为数据集构建-3.4参考鼠标轨迹数据的面部表情图像标注 3.4.1摄像头和鼠标轨迹数据的采集与处理 3.4.2标注方法的选择与数据标准的一致性检验第3章课堂学习行为数据集构建-3.5数据集建立小结第4章面部表情识别方法-4.1基础 4.1.1人工神经网络 4.1.2卷积神经网络 4.1.3图卷积神经网络 4.1.4标签分布学习技术第4章面部表情识别方法-4.2基于高斯先验分布的表情识别方法 4.2.1情感标签分布设计 4.2.2基于标签分布学习的表情识别模型构建第4章面部表情识别方法-4.3基于图卷积网络与K最近邻图的面部表情识别 4.3.1面部表情特性的挖掘 4.3.2基于图卷积网络与K最近邻图的情感标签分布构建 4.3.3K最近邻图的情感标签分布构建 4.3.4情感标签分布建模与优化第4章面部表情识别方法-4.4建议及对未来的思考第5章视线估计方法-5.1基础第5章视线估计方法-5.2基于复合损失卷积神经网络的视线估计方法第5章视线估计方法-5.3基于头戴式设备的视线估计 5.3.1校准数据的准备 5.3.2HMD的自动校准 5.3.33DPoR估计第5章视线估计方法-5.4建议及对未来的思考 6.1.1头部姿态低容忍性分析 6.1.2精细化头部姿态标签设计 6.1.3姿态表示差异性分析 6.1.4基于矩阵费雪分布的旋转矩阵参数化 6.1.5标签平滑正则化技术 6.2.1头部姿态的两个观察及验证 6.2.2各向异性的姿态分布模型构建 6.2.3基于极大后验估计的损失函数推导 6.2.4基于空间权重的网络架构 6.3.1三元组网络架构 6.3.2头部姿态精细化估计 6.3.3基于三元组网络架构的精细化头部姿态估计模型 6.3.4损失函数和模型优化 6.4.1矩阵费雪分布模块构建 6.4.2模型架构设计 6.4.3损失函数和模型优化第6章头部姿态估计方法-6.5建议及对未来的思考 7.1.1基于深度学习的人体姿态估计方法介绍 7.1.2目标检测 7.1.3非极大值抑制 7.1.4HRNet网络框架 7.1.5姿态估计回归方式 7.2.1基于骨骼线索感知的高斯坐标编码 7.2.2面向姿态估计的EHPE模型构建 7.3.1前背景权重组件 7.3.2AF1-measure评估策略 7.3.3CHRNet网络架构第7章人体姿态估计方法-7.4建议及对未来的思考 8.1.1多模态数据融合的层次 8.1.2过程性融合的关键问题第8章课堂学习行为的多模态融合-8.2决策性的融合第8章课堂学习行为的多模态融合-8.3混合性的融合 8.3.1分层信息融合方法 8.3.2混合性融合第9章应用实例与未来趋势探讨-9.1应用1：智慧教室中的学生兴趣模型应用实例分析 9.1.1《酸碱盐》案例基本信息 9.1.2学习行为数据采集 9.1.3学生的课堂兴趣量化分析第9章应用实例与未来趋势探讨-9.2应用2：基于鼠标轨迹和面部微表情的投入度分析第9章应用实例与未来趋势探讨-9.3应用3：基于关键点位置信息的学生课堂状态分析机制 9.3.1学生行为识别路线 9.3.2学习行为分析指标 9.3.3学生行为状态判别系统构建第9章应用实例与未来趋势探讨-9.4应用4：基于头部姿态的学生注意力感知与分析 9.4.1实验数据采集 9.4.2学生注意力感知分析第9章应用实例与未来趋势探讨-9.5建议及对未来的思考反侵权盗版声明

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