【摘 要】
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“互联网+教育”背景下教育与信息技术的不断融合,为在线教育的迅速发展奠定了基础。在线教育也因其跨越时间、空间的优势受到越来越多人的关注,新冠疫情的爆发更是加速推动了在线教育的发展。与传统教育相比,在线教育的教师无法实时监督学生的学习状态,师生之间缺少必要的交互与情感交流,导致学习效果无法得到保证。因此,开展在线学习状态识别研究对于完善在线教学系统的监督手段、提高教学质量具有积极的社会价值。论文提出
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“互联网+教育”背景下教育与信息技术的不断融合,为在线教育的迅速发展奠定了基础。在线教育也因其跨越时间、空间的优势受到越来越多人的关注,新冠疫情的爆发更是加速推动了在线教育的发展。与传统教育相比,在线教育的教师无法实时监督学生的学习状态,师生之间缺少必要的交互与情感交流,导致学习效果无法得到保证。因此,开展在线学习状态识别研究对于完善在线教学系统的监督手段、提高教学质量具有积极的社会价值。论文提出了一种基于图像分析的在线学习状态识别方法,从人脸检测、人脸识别、头部姿态估计、疲劳检测等方面对在线学习状态进行研究。主要工作如下:（1）提出了基于改进的MTCNN人脸检测算法。通过分析MTCNN的结构与工作原理,利用深度可分离卷积优化网络卷积层,以减少模型参数;利用Focal Loss损失函数代替面部分类的交叉熵损失函数,以改善正负样本类别不平衡而导致的模型性能退化问题;分析在线学习状态检测的应用场景,增加中值滤波以降低噪声影响,微调模型参数以提高检测准确率。（2）基于ResNet模型提取人脸特征向量,通过欧氏距离匹配实现人脸识别。为提高人脸识别效率,设计了一种基于质心跟踪的人脸跟踪算法,利用相同人脸在相邻帧中质心位移最小的原则,获取目标人脸在连续帧中的变化轨迹,对于同一个目标只对初始帧进行特征描述算子提取,后续帧只进行人脸检测工作,仿真分析了该方法的可行性。（3）基于二维与三维人脸特征点的提取实现学习者头部姿态估计。首先利用ERT算法定位人脸二维特征点,而后使用深度相机采集学习者人脸彩色图与深度图,将其对齐融合以获取人脸三维特征点,将获取的二维与三维特征点作为EPNP算法的输入以获取学习者头部姿态。最后提出了一种基于学习者头部姿态估计的学习者分心状态判别方法,实验验证了方法可行。（4）基于眼部与嘴部疲劳特征参数的提取实现学习者疲劳状态的判别与预警。通过计算眼睛与嘴巴的纵横比值,判定眼睛与嘴巴状态,进而提取眼部与嘴部疲劳参数PERCLOS值、眨眼频率、哈欠次数。最终通过特征融合的方式判定学习者是否疲劳。（5）构建了在线学习状态监测系统。系统由面向学生的学习端与面向教师的云端两部分组成,将学习者状态分为正常、用户未授权、脱离学习座位、多人、分心、疲劳6种情况。学习端实现待测视频的获取、异常状态的检测、预警与异常状态信息的上传等功能,云端同步学习端异常状态数据并显示。在实验室范围内采集在线学习场景的实时视频,进行了系统功能测试与分析,测试结果表明系统可行。基于图像分析的在线学习状态识别,可有效监测学生学习过程中的异常状态,提高学生在线学习效率,同时为教师提供必要的学生状态信息支持,弥补在线学习环境存在的缺陷,促进在线教学质量的提高。
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