随着科技的日益进步,如何促进现代教育课堂管理数据化和智能化发展成为迫切需要解决的问题。学生课堂注意力反映了学习者对教师所授知识的掌握状态,让学习者与教课者都能根据学习状态调整学习与教课方案,同时也侧面反映出课堂的教学质量。近年来,很多信息技术用于对学生课堂注意力的分析,通过视频技术采集学生信息的方式具有实时性好、覆盖面积大等优点。通过视频来分析学生课堂注意力,这种方法存在光照、遮挡等问题使人脸检测精度降低,目前对学生课堂注意力的研究多侧重于学生表情或课堂低头率等单一特征,无法更准确的反应学生的课堂注意力状态。根据以上问题,本文针对课堂场景对学生进行人脸检测、对课堂表情、头部姿态、疲劳状态和学生坐姿倾斜程度进行了深入分析和研究,作为判定学生课堂注意力的主要判定指标,其具体研究内容如下:1.介绍了学生注意力集中度判定在国内外的研究进展与相关技术等,对技术研究形势及目前状况做出阐述,针对学生专注度检测做出详细研究方案。2.将改进MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）人脸检测算法结合SSH（Single Stage Headless Face Detector）人脸检测算法运用于教室环境下的多目标人脸检测,并通过实验展示算法的检测性能。3.根据课堂环境重新定义6种课堂表情,将改进Alexnet卷积神经网络用于学生课堂表情识别。根据Landmark技术获取眼部和嘴部的关键点,结合PERCLOS（Percentage of Eye Iid CIosure Over The Pupi I Over Time）原理判断学生疲劳状态。基于Head Pose Estimation算法检测学生头部姿态,通过Openpose算法获取人体关节点坐标信息,通过人体左右肩膀处关节点间连线与水平方向形成夹角描述身体倾斜度,分别进行机器识别与人工检测试验测试算法准确性。4.以人脸表情、身体倾斜度、嘴巴张开程度、眼睛闭合程度、头部方向为注意力集中度评价特征,利用模糊综合评价算法对学生注意力集中度进行评判,并对模型评判结果进行实验验证与结果分析。