基于视频分析的学生网课疲劳检测方法

• 作者: 万昔源
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 疲劳检测 视频识别 机器学习 网上教育
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目|FUND PROJECT
• 页码范围: 42-48,55
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2022.03.008

摘要

为了更好地提高学生在远程教育中的学习效率,避免学生出现走神瞌睡等情况,文中提出了一种基于视频分析的学生眼睛疲劳状态的检测方法.该方法的原理是将疲劳检测视为基于图像的序列识别.首先采用深度级联的多任务框架从视频中提取人眼区域;然后通过深层卷积学习空间特征,并通过长-短期记忆单元分析相邻帧之间的关系;最后,对学生状态进行序列级预测.实验结果表明,与现有的方法相比,所提出的方法具有较高的准确率和精度.