基于大数据的学生课堂状态识别系统

• 作者: 王佳帅 白松凡 高雅田
• 来源期刊: 科教导刊(电子版)
• 学科: 教育
• 关键词: 大数据 人脸识别 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 28-28
• 页数: 1页
• 分类号: G645

摘要

当代课堂教育中课堂管理薄弱、学生课堂状态不佳等问题普遍存在。在大数据逐渐普及的时代下,提出运用大数据技术来识别并分析学生的课堂状态。根据在教室上课的学生个体进行面部特征提取,训练出基于支持向量机(SVM)的学生面部状态分类模型,通过此模型对正在上课的学生课堂状态进行分类,将分类后的结果进行可视化统计,进而得出学生上课时的总体状态。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高雅田	东北石油大学计算机与信息技术学院	16	10	2.0	2.0
2	白松凡	东北石油大学计算机与信息技术学院	1	0	0.0	0.0
3	王佳帅	东北石油大学计算机与信息技术学院	1	0	0.0	0.0