【摘 要】
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专注度是人类智能行为的具体表现之一。在日常生活中,人们往往是通过眼神、动作和面部表情等传递的信息来判断一个人是否专注于某事或某物。随着“AI+教育”理念的提出,学习者专注度的研究备受学者们的重视,譬如智慧课堂在国内引起了热潮。最初,大部分研究者对学习者的专注度检测研究还停留在基于单一特征的专注度识别上。近年来,识别基础的不断坚实以及人工智能技术的不断发展使得越来越多的研究人员将目光转向了多特征融合
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专注度是人类智能行为的具体表现之一。在日常生活中,人们往往是通过眼神、动作和面部表情等传递的信息来判断一个人是否专注于某事或某物。随着“AI+教育”理念的提出,学习者专注度的研究备受学者们的重视,譬如智慧课堂在国内引起了热潮。最初,大部分研究者对学习者的专注度检测研究还停留在基于单一特征的专注度识别上。近年来,识别基础的不断坚实以及人工智能技术的不断发展使得越来越多的研究人员将目光转向了多特征融合的识别研究。但仍旧未能解决传统专注度评价系统中的评价滞后、评价依据单一的问题。本文针对课堂环境下提取到的面部、头部和身体等多个维度的姿态信息,提出了从特征层和模型层两个层面来构建多维度特征融合模型的方法,并在课堂环境下使用该方法自动检测学生专注程度,论文包含以下几个方面的研究。1)提出了基于教室场景的单维度课堂专注度评价模型。主要探索了不同维度下的特征提取方式对课堂专注度的影响。(1)提出了两种新的特征处理方法。一是在Gabor小波变换基础上利用LBP算法处理面部情绪信息。二是利用Alphapose算法提取人体关键点信息,并通过计算关节点间的角度和模比值等描述姿态动作的参数信息来构建动作特征。(2)分别对面部情绪特征、头部注视特征和人体姿态特征三种特征进行了专注度识别,并将基于原始特征识别的专注度结果与特征建模后的专注度识别结果进行比较。实验表明,相较于原始特征,建模后的特征更加有利于专注度的识别。2)提出了多维度特征融合的课堂专注度评价模型。主要探索了不同层面的多特征融合策略对专注度识别的影响。(1)利用特征ID匹配算法对提取得到的各维度的特征进行特征ID匹配,以去除那些对类别判定不利的特征,并对特征进行归一化,避免特征量纲不一致带来的干扰。(2)从特征层面提出了基于关联性分析的线性加权融合方法(LE)对ID匹配后的多维度特征进行融合,提高了专注度识别的准确率,从而证明了LE的有效性。(3)从模型层面提出了基于Voting的多核学习方法(VML)对ID匹配后的多维度特征进行融合。更便于处理、集成利用了三个维度的专注度信息,在利用多维度特征信息的情况下有着较单一特征更好的识别率。
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