基于单幅图像PnP头部姿态估计的学习注意力可视化分析

• 作者: 李东兴 皇甫大鹏 陈平 骆祖莹
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 头部姿态 可视化 注意力分析 课堂教学量化
• 年，卷（期）: 2018,（z1）
• 所属期刊栏目: 教育大数据技术与应用
• 页码范围: 141-150
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.7
• 字数: 5995字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018205

摘要

提出了一种基于单幅图像头部姿态估计的学生注意力可视化分析方法,采用随机级联回归树进行人脸特征点定位,引入了一个统计测量获得的刚性模型作为3D人脸近似,实现基于PnP(perspective-n-point)映射的单幅图像头部姿态估计,最后将学生视线投射到教师授课的视频图像上,实现学生学习注意力的可视化分析.实验结果表明:对于Biwi标准库,该方法可以将头部姿态估计角度平均误差降低到4.88°;方法具有粗颗粒度的计算并行性,使用4线程并行计算可以获得2.37倍的加速效果;实现了3种典型学习状态(专注、关注、漠视)的注意力可视化分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	皇甫大鹏	北京师范大学信息网络中心	11	36	2.0	5.0
2	陈平	北京师范大学信息网络中心	62	246	8.0	13.0
3	骆祖莹	北京师范大学信息科学与技术学院	28	143	7.0	11.0
4	李东兴	北京师范大学信息科学与技术学院	3	5	2.0	2.0