基于HOG特征的学生课堂状态检测研究

• 作者: 谢日敏 陈杰
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 课堂状态 图像检测 HOG特征 Adaboost算法 级联分类器
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化技术
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1980.2019.04.019

摘要

提出一种基于HOG特征的学生课堂状态图像检测方法,从课堂监控图像中提取反映课堂教学效果与学生课堂状态的相关信息,为后续行为状态识别提供基础数据.首先,截取包含学生完整课堂状态的图像块,提取其HOG特征;然后,运用Adaboost分类算法训练级联分类器;最后使用图像金字塔技术滑动检测,检出学生听课状态窗口.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈杰	福建商学院信息技术中心	6	5	1.0	2.0
2	谢日敏	福建商学院信息工程系	4	2	1.0	1.0