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申请/专利权人：安徽师范大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的学生参与度自动评估系统的评估方法，包括以下步骤：S1，系统采集视频流数据，并预处理生成多个子视频序列；S2，将子视频序列输入到情感分析模型中进行情感参与度评估；将采用YOLO模型，识别学生的行为模式，评估其行为参与度；S3，基于情感参与度和行为参与度的分析结果，综合情感分析和行为识别的分类权重，计算出整体的参与度评估结果，并生成反馈信息；S4，采用多种形式可视化展示整体参与度评估结果和反馈信息；S5，系统进行检测结果的个性化记录，用于存储和管理检测结果。凭借这些信息，教育者可以更加灵活和精确地调整教学策略及教材内容，以切实提升教学效果并优化学生的学习体验，从而提高学生的学习效率。
主权项：1.一种基于深度学习的学生参与度自动评估系统的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，系统采集视频流数据，并对其进行预处理；其中，预处理的方法为：采用MTCNN算法从原始帧中提取人脸图像，并生成多个子视频序列；S2，将生成的子视频序列输入到情感分析模型中，进行学生的情感参与度评估；同时，将预处理后的全图像输入到YOLO模型中，识别学生的行为模式，以评估其行为参与度；S3，基于上述情感参与度和行为参与度的分析结果，综合情感分析和行为识别的分类权重，计算出整体的参与度评估结果，并生成反馈信息；S4，采用多种形式可视化展示整体参与度评估结果和反馈信息，提供易于理解的用户界面；S5，系统进行检测结果的个性化记录，用于存储和管理检测结果，便于长期跟踪和分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽师范大学 一种基于深度学习的学生参与度自动评估系统的评估方法
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