基于深度学习人脸识别技术在高校学堂分析设计及实现  

作　　者：汤双霞[1] 

机构地区：[1]广州番禺职业技术学院

出　　处：《物联网技术》2019年第6期115-116,共2页Internet of things technologies

摘　　要：现代人脸识别以深度学习技术为核心,以卷积神经网络为基础,通过输入图像提取到人脸的特征值计算分析人脸的表情。通过分析当前学生的专注度(表情变化),建立数据采集样本集,通过训练计算完成课堂专注度分析,形成课堂学生专注度分布结果。结果表明,进行教师的课堂学情分析,有利于进行课程的教育教学改革,提高办学水平,也有利于教育行业的技术进步,提高行业的信息技术教育水平。

关 键 词：深度学习 卷积神经网络 课堂学情分析 专注度 数据采集 信息技术教育水平 

分 类 号：TP315[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]