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为了实现学生课堂行为如起立、端坐、举手的识别,提高识别的准确率和召回率,使用多模态数据如人体关键点信息、RGB图像等进行实验,并对训练数据的有效性进行探究,最终在测试集上达到92%的准确率和96%的召回率。实验结果表明,对多模态数据的合理应用以及对数据进行有效处理,可以有效提高识别任务的效果。
基于多模态数据的课堂学生行为识别技术的探究
【摘 要】
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为了实现学生课堂行为如起立、端坐、举手的识别,提高识别的准确率和召回率,使用多模态数据如人体关键点信息、RGB图像等进行实验,并对训练数据的有效性进行探究,最终在测试
【机 构】
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广东工业大学机电工程学院
【出 处】
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现代计算机
【发表日期】
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2020年6期
【基金项目】
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佛山市科技计划项目资助项目（No.2015IT100152）;广东季华实验室项目资助项目（No.X190071UZ190）;广州市高校创新创业教育重大项目资助项目（No.201709P05）;广州市民生科技攻关计划重大专项项目资助项目（No.201803010065）
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