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| 基于深度学习的学生课堂行为识别 | |
| 作者单位： | ;1.华中师范大学教育信息技术学院 |
| 摘 要： | 随着教育步入智能时代,智能化的学生课堂行为识别变得越来越重要。但由于学生的课堂行为复杂多变,使得智能化的学生课堂行为识别存在困难。为了提高智能化学生行为识别的精度,文章首先采集了300名学生的7种典型课堂行为图像,并进行了数据预处理。随后,文章将已在ImageNet数据集上训练好的经典深度网络模型——VGG16网络模型迁移到学生课堂行为识别任务中。最后,通过与其它深度学习模型进行实验对比,文章验证了VGG16网络模型对学生课堂行为具有较高的识别精度。上述研究表明,基于深度学习的学生课堂行为识别能及时、精准地反馈学生的课堂学习情况,有利于教师改进教学方法、优化课堂教学与管理,从而提高教与学的效率,助力教学改革。 |
| 关 键 词： | 学生课堂行为 行为识别 深度学习 VGG16网络模型 |
The Recognition of Students' Classroom Behaviors based on Deep Learning |
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