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视觉特征融合的注意力检测技术及其在线上教学的研究

吴弘杰  
【摘要】:随着互联网技术的发展、应用的快速普及,不受时空限制的线上教学风起云涌,特别是受新冠疫情的影响,人们对于无接触式的线上教学的需求变得更加迫切。线上教学打破了时间空间限制,使人们的学习更加自由便捷。但相比于传统课堂,在线课堂环境下师生互动性差,沟通存在一定障碍,教师很难有效监测到学生的学习专注度,学生也可能会因为没有监督而学习效率下降。基于此,本文结合网络线上教学环境的特点,提出了一种视觉特征融合的注意力检测方法,来缓解上面说到的痛点问题,其中包含了无人检测、头部偏转检测、人眼闭合检测以及视线估计检测等注意力检测相关技术,并设计开发了注意力检测系统,主要内容包括:(1)提出了一种基于snakuscule的虹膜中心定位算法。为了提高自然光下采集到的低分辨率人脸图像的虹膜中心定位精度,针对snakuscule能量模型做出了改进,提出了跳跃迭代模型,并结合单像素迭代、跳跃迭代以及虹膜在内圆的占比设计了自适应迭代策略,且将迭代活动增加到了10种,兼顾了实时性和准确性。接着,又加入了虹膜质检环节以改善检测错误的情况,提高定位精度。对比实际检测结果,验证了所提算法的优越性和准确性。(2)为了提高人脸在不同姿态下的视线估计精度,提出了针对不同姿态的视线估计算法。将两种人眼ROI分割方法分别进行建模分析,给出了针对性方案来应对人脸端正、人脸倾斜以及人脸偏转三种姿态下的视线估计,其中引入了虹膜中心补偿算法和主眼策略,旨在减小头部偏转对视线的影响。最后以此算法为基准开展了实验,实验结果验证了此方案的有效性和准确性。(3)综合多种注意力相关特征,设计开发了融合多特征的注意力检测系统。文章中结合了多种视觉特征,设计开发了4种注意力检测模块,包括无人检测、头部偏转检测、人眼闭合检测以及视线偏离检测,该系统分为学生端和教师端,学生端系统可将注意力检测结果传送给教师端,教师通过教师端系统可以实时关注所有在线学生的学习状态。本文中的实验方法对比了单一视觉特征与多重视觉特征融合的注意力检测准确率,实验结果显示本文实现的检测系统能够准确完成注意力检测任务,从而实现了提升学习者的学习效率,提高教学质量的目的。


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