在学生学习过程中,学生的注意力是否集中在教学活动上是研究学生学习效率和教学质量的一个重要指标。传统意义上的教师观察学生们状态的方式因为学生数量众多而不能对每个学生面面俱到,而且教师的个人主观因素和学生的故意的行为可能会导致一些错误评判的现象发生。随着人工智能、机器学习等相关互联网技术的飞速发展,利用互联网实现自动检测分析学生学习中的专注度情况成为了可能。因此,本文基于深度学习相关的检测算法,设计并实现了学生学习过程中注意力检测分析的系统,为课堂评价、教师改进教学方式等提供了有力的参考。本文的主要工作主要包含以下几个方面:1.结合课题研究背景以及国内外的研究现状,确立该系统的研究目标和内容,即基于深度学习检测和识别算法,实现对学习过程中的学生专注度检测分析的系统。2.通过对深度学习相关检测识别算法、Django框架、Tensorflow框架、Vue框架和数据库等相关技术以及专注度分析理论的研究,对系统进行功能性和非功能性的需求分析,并在此基础上完成对本系统的系统设计、业务设计、算法模型的设计以及各个功能模块的划分,并实现系统界面的设计。3.对学生学习过程的注意力检测系统的前后端功能进行详细设计和实现,接收来自摄像头采集的视频源的信号,采用Haar特征分类器、可以自我调节的SCN识别网络[321以及卷积神经网络CNN分别对其进行图像人脸检测和识别、微表情识别和头部姿态估计,得到其识别和检测的结果并存入到数据库中。4.采用模糊综合评价法对系统中的检测结果进行分析和评价,基于专注度分析理论对微表情和头部姿态进行分级评价,用户可以通过分配微表情和头部姿态的权重来控制专注度评价的结果。5.完成系统测试。针对系统的各个模块的功能进行对应的测试,并在此基础上进行系统的整体测试,系统的表现达到预期效果。同时性能方面测试了核心算法的识别准确率以及整体系统的识别响应速率,满足其性能要求。