基于深度学习的课堂行为识别与分析

"陈佳琳的毕业答辩PPT主要探讨了基于深度学习的课堂行为识别与分析，旨在利用人工智能技术改进教育领域，特别是通过人脸识别、语音识别和情绪识别等技术来理解学生的专注度。该研究在静安第一中心小学进行了实地考察，并采用Yolo算法作为主要的理论技术手段进行课堂行为的检测和分析。 研究目的与方法： 1. 研究背景：随着人工智能（AI）的发展，教育领域也开始融入科技元素，课堂行为的自动识别对于评估教学效果和学生专注度具有重要意义。 2. 研究意义：课堂行为是衡量学生注意力的重要指标，通过AI技术可以更客观地进行课堂观察，适应教育领域对科技的不断需求。 3. 研究方法：采用了深度学习中的Yolo（You Only Look Once）算法，这是一种快速的目标检测技术，用于识别课堂上的行为和活动。 研究内容与过程： 1. 研究思路：首先，设计并实施了多个训练轮次，针对不同的数据集，包括课堂图片、小学视频和大学生演示视频。 2. 主要工作：确定训练集、验证集和测试集的比例，进行不同环境光照条件、输入图像尺寸、文件配置参数等多方面的对比实验，以优化模型性能。 3. 损失函数分析：通过对不同损失函数的观察和测试，调整模型参数以达到最佳识别效果。 研究成果与应用： 1. 系统成果：开发出一个能够展示课堂行为识别功能的系统，可能包括自动签到、情绪识别等功能。 2. 功能展示：虽然未详细列出，但可能包括实时监控、行为分类报告等，以辅助教师了解课堂情况。 总结与展望： 1. 创新与不足：尽管取得了一定的成果，但数据库的丰富性、行为识别的多样性以及应对复杂课堂环境的能力仍有待提升。 2. 未来展望：计划进一步完善数据库，增加更多种类的学生动作，同时提升模型处理复杂环境的能力，并结合实时摄像头检测，实现更智能化的课堂管理。 指导老师：汪洋 答辩学生：陈佳琳 答辩时间：2022.04.23 感谢所有参与者的贡献和建议，研究将继续深入，以期在教育科技领域做出更大的贡献。"