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申请/专利权人：新疆大学
摘要：本发明涉及一种基于两种特征的课堂学生高投入片段提取方法，属于计算机视觉领域。构建了一个课堂学生高投入片段视频数据集，针对学生在高投入时刻的动作和表情的特点，能够自动提取一段视频中学生的高投入片段的机器学习模型。采用C3D网络提取视频动作特征，并对YOLOv5模型提取的人脸表情框采用预训练的ResNet模型提取人脸表情特征，最后将视觉动作特征和人脸表情特征融合送入高投入片段提取模块，该模块融合了基于锚点和基于边界的方法，计算量少，能够生成边界灵活的高投入片段。首次定义了课堂学生高投入片段提取任务，并基于构建的数据集和模型实现了学生在课堂上的高投入片段的提取，这对于教学评估和学生学习兴趣发现有重要意义。
主权项：1.一种基于两种特征的课堂学生高投入片段提取方法，其特征在于：首先给出了学生高投入片段的定义，在此基础上，构建了课堂学生高投入片段数据集，提取了视频的动作和人脸表情两种特征，在此基础上，设计了融合锚点方法和边界方法的高投入片段提取模型，并对于模型给出的候选高投入片段的置信度分数，经过去冗余处理进行分数降序排列，得到学生出现高投入状态的较为准确的时间段包括以下步骤：步骤1：通过对课堂数据集的分析，将高投入片段定义为学生表现出高度集中注意力、积极参与课堂活动的时间段；在高投入片段中，学生通常目光专注、表情积极、身体语言活跃，且能够积极回应教师的提问或参与课堂讨论；步骤2：构建课堂学生高投入片段数据集；步骤3：根据学生高投入片段的特点，提取视频的动作和人脸表情两种特征；步骤4：设计融合锚点方法和边界方法的高投入片段提取模块；步骤5：设定数据标签、评价指标、损失函数和实验参数，实现模型的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆大学 基于两种特征的课堂学生高投入片段提取方法
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