计算机工程

作者：陈增照, 王政, 郑秋雨

单位：华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室, 湖北 武汉 430079

关键词：教师注意力,全范围角度,6DRepNet360模型,支持向量机,数据清洗技术

基金：国家自然科学基金(62077022); 华中师范大学国家教师发展协同创新实验基地建设项目(CCNUTEIII 2024-01)

探究教师注意力对于评估课堂教师行为具有极其重要的研究价值。然而, 现有的教师注意力识别算法存在无法应对极端头部姿态角度等问题。为此, 提出一种基于6DRepNet360模型的教师注意力状态识别算法, 提升极端角度中头部姿态估计算法的准确性。相较于传统的依赖条件判断来分类教师注意力状态的方法, 设计一种基于支持向量机(SVM)的教师注意力分类模型, 对复杂头部姿态角度进行注意力状态的精准识别。为进一步解决算法稳定性和准确性带来的误差数据, 提出基于滑动窗口的数据清洗算法, 有效提高整体识别结果的真实性和可靠性。通过在构建的CCNUTeacherState数据集上进行一系列的算法评估, 实验结果表明, 所提出的教师注意力识别算法在CCNUTeacherState数据集上达到了90.67%的准确率。

来源：2024年第7期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2024年第7期