基于深度神经网络CNN的学生听课状态应用研究

• 作者: 彭小宁 李森林
• 来源期刊: 电脑与电信
• 学科: 工学
• 关键词: 听课状态 深度学习 卷积网络
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 35-37
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1832字
• 语种: 中文

摘要

目前,大学生上课玩手机不再是个别现象,而授课老师在专注授课时又难以及时察觉和制止.对此,提出了一种基于卷积神经网络模型的学生听课状态应用.对拍摄获取的学生头像状态由网络模型自动识别并分析学生听课情况,低头族为疑似看手机对象或不在听课状态.课后,经由班主任进行针对性谈话了解情况并给予指导,以提高教学效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李森林	怀化学院计算机科学与工程学院	23	40	3.0	5.0
2	彭小宁	怀化学院计算机科学与工程学院	68	349	8.0	15.0