10.3969/j.issn.2095-2163.2019.06.022
基于CNN人脸识别模型的大学生课堂行为分析研究
本文提出一种基于卷积神经网络CNN人脸识别模型,并将该模型应用于高职院校学生课堂行为分析.实验证明,使用卷积神经网络深度学习框架提取人脸深度特征,构建深度学习人脸识别模型,完成人脸识别,相比传统的人工设计的人脸特征提取,大大提高人脸识别的准确率.学生课堂行为识别算法可以正确判断学生的课堂行为,为课堂教学评价提供依据,实现更有效地教学,切实提高教学质量.
卷积神经网络、人脸识别模型、课堂行为分析
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TP311.52(计算技术、计算机技术)
湖南省教育科学规划课题研究成果XJK19CZY018
2020-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
107-110
