【摘 要】
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为了更好地提高学生在远程教育中的学习效率,避免学生出现走神瞌睡等情况,文中提出了一种基于视频分析的学生眼睛疲劳状态的检测方法.该方法的原理是将疲劳检测视为基于图像的序列识别.首先采用深度级联的多任务框架从视频中提取人眼区域;然后通过深层卷积学习空间特征,并通过长-短期记忆单元分析相邻帧之间的关系;最后,对学生状态进行序列级预测.实验结果表明,与现有的方法相比,所提出的方法具有较高的准确率和精度.
【机 构】
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义乌工商职业技术学院机电信息学院,浙江 义乌322000
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为了更好地提高学生在远程教育中的学习效率,避免学生出现走神瞌睡等情况,文中提出了一种基于视频分析的学生眼睛疲劳状态的检测方法.该方法的原理是将疲劳检测视为基于图像的序列识别.首先采用深度级联的多任务框架从视频中提取人眼区域;然后通过深层卷积学习空间特征,并通过长-短期记忆单元分析相邻帧之间的关系;最后,对学生状态进行序列级预测.实验结果表明,与现有的方法相比,所提出的方法具有较高的准确率和精度.
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