典型文献
基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中多人课堂行为识别
文献摘要：
针对课堂教学场景遮挡严重、学生众多,以及目前的视频行为识别算法并不适用于课堂教学场景,且尚无学生课堂行为的公开数据集的问题,构建了课堂教学视频库以及学生课堂行为库,提出了基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中实时多人学生课堂行为识别算法.首先,结合实时目标检测和跟踪,得到每个学生的实时图片流;接着,利用深度时空残差卷积神经网络对每个学生行为的时空特征进行学习,从而实现课堂教学场景中面向多学生目标的课堂行为的实时识别;此外,构建了智能教学评估模型,并设计实现了基于学生课堂行为识别的智能教学评估系统,助力教学质量的提升,以实现智慧教育.通过在课堂教学视频数据集上进行实验对比与分析,验证了提出的课堂教学视频中实时多人学生课堂行为识别模型能够达到88.5％的准确率,且所构建的基于课堂行为识别的智能教学评估系统在课堂教学视频数据集上也已取得较好的运行效果.
文献关键词：
深度时空残差卷积神经网络;目标检测;目标跟踪;多人课堂行为识别;智能教学评估
中图分类号：
作者姓名：
黄勇康;梁美玉;王笑笑;陈徵;曹晓雯
作者机构：
北京邮电大学计算机学院,北京100876
文献出处：
引用格式：
[1]黄勇康;梁美玉;王笑笑;陈徵;曹晓雯-.基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中多人课堂行为识别)[J].计算机应用,2022(03):736-742
A类：
深度时空残差卷积神经网络,多人课堂行为识别,智能教学评估
B类：
课堂教学视频,教学场景,遮挡,视频行为识别,识别算法,无学,学生课堂,公开数据集,视频库,人学,实时目标检测,目标检测和跟踪,学生行为,时空特征,实时识别,教学评估模型,设计实现,评估系统,助力教学,智慧教育,视频数据,实验对比,对比与分析,识别模型,运行效果,目标跟踪
AB值：
0.162919
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