课堂行为识别 数据集

课堂行为识别数据集是用于训练和评估机器学习模型以识别学生在课堂环境中的行为。这些数据集通常包含学生的行为记录，例如他们的动作、面部表情、言语和其他非语言交互。这些数据集可以用于开发智能教育系统、学生情感分析、学习行为分析等应用。

以下是一些常用的课堂行为识别数据集：

1. AffectiveROAD - 这是一个用于情感分析和多模态行为识别的数据集，包含了学生在课堂上的视频和音频数据。

2. EDUB-Seg - 这个数据集包含了来自不同教室的多模态传感器数据，用于分析学生的注意力、参与度和情绪状态。

3. GazeCapture - 这是一个用于研究眼动追踪技术的数据集，其中包含了学生在课堂环境中的眼动数据。

4. EMOTIC - 这个数据集包含了来自不同场景的图像和文本，用于情感分析和行为识别。

5. UTD-MHAD - 这是一个基于惯性传感器的数据集，用于分析人体动作和姿势，在教育领域可以应用于课堂行为识别。

这些数据集可以帮助研究人员和开发人员开发出更准确和智能的课堂行为识别系统。