【摘 要】
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为了满足各区域对于优秀教师资源共享需求,视频录播技术在持续发展。目前,市场中的主流视频录播系统使用人工导向,专业人员通过摄像机进行拍摄,人力成本比较高,而且降低了拍摄质量。在上课过程中拍摄人员操作摄像机会打断老师的思路,或者导致学生注意力分散,严重影响了课堂的教学质量。将人工智能应用到此部分智能录播系统中,只根据声音识别或者人脸识别等单一技术对学生课堂行为表现进行分析,在实际复杂的课堂场景中适应性
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目(编号:KJQN201902002);
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为了满足各区域对于优秀教师资源共享需求,视频录播技术在持续发展。目前,市场中的主流视频录播系统使用人工导向,专业人员通过摄像机进行拍摄,人力成本比较高,而且降低了拍摄质量。在上课过程中拍摄人员操作摄像机会打断老师的思路,或者导致学生注意力分散,严重影响了课堂的教学质量。将人工智能应用到此部分智能录播系统中,只根据声音识别或者人脸识别等单一技术对学生课堂行为表现进行分析,在实际复杂的课堂场景中适应性比较差,存在局限性。所以,对基于深度学习的学生课堂听课行为算法进行了分析。
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