基于在线学习视频内容的学生专注力判断模型的研究与实现

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基于在线学习视频内容的学生专注力判断模型的研究与实现

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基于在线学习视频内容的学生专注力判断模型的研究与实现

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章绪论	第11-16页
1.1 研究背景及研究意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-13页
1.3 本文研究内容	第13-14页
1.4 本文的结构安排	第14-16页
第二章相关理论研究	第16-33页
2.1 典型的神经网络	第16-25页
2.1.1 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）	第16-22页
2.1.2 循环神经网络（Recursive Neural Network）	第22-25页
2.2 人脸检测方法	第25-29页
2.2.1 传统人脸检测技术与神经网络的结合	第25-26页
2.2.2 基于全卷积神经网络的人脸检测	第26-27页
2.2.3 基于卷积神经网络的人脸检测	第27-28页
2.2.4 基于R-CNN网络的人脸检测	第28-29页
2.3 基于视频分类的疲劳检测算法	第29-31页
2.4 本章小结	第31-33页
第三章基于卷积神经网络的人脸检测与特征提取	第33-45页
3.1 基于MTCNN的人脸检测	第33-43页
3.1.1 人脸检测总体架构	第33-34页
3.1.2 MTCNN算法的原理	第34-35页
3.1.3 数据预处理	第35-40页
3.1.4 模型训练	第40-42页
3.1.5 实验效果	第42-43页
3.2 学习者五官特征提取	第43-44页
3.3 本章小结	第44-45页
第四章基于卷积循环神经网络的疲劳检测	第45-52页
4.1 疲劳检测框架	第45-49页
4.1.1 基于静态图像识别的疲劳检测	第45-46页
4.1.2 基于Two-Stream的疲劳检测	第46-47页
4.1.3 基于3D卷积的疲劳检测	第47-48页
4.1.4 基于RNN的疲劳检测	第48-49页
4.2 数据预处理	第49-50页
4.3 实验结果与分析	第50-51页
4.4 本章小结	第51-52页
第五章在线学习视频的学生专注力判断系统的实现	第52-65页
5.1 系统整体概述	第52-53页
5.2 系统框架设计	第53-54页
5.3 疲劳表情数据集的构建	第54-59页
5.3.1 疲劳表情数据收集	第55-58页
5.3.2 表情数据筛选	第58-59页
5.4 系统实现	第59-62页
5.4.1 系统环境	第59-60页
5.4.2 客户端	第60-61页
5.4.3 服务器端	第61-62页
5.5 系统效果评估	第62-63页
5.5.1 调整客户端发送帧图像的时间间隔	第63页
5.5.2 结合音频数据	第63页
5.6 本章小结	第63-65页
第六章总结与展望	第65-67页
6.1 本文总结	第65-66页
6.2 展望	第66-67页
参考文献	第67-71页
致谢	第71-72页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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