公开(公告)号：CN113723233B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202110942289.9

申请日：2021-08-17

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李特 ,  姜新波 ,  马嘉遥 ,  秦学英 ,  顾建军

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/20 ,  G06V40/10 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于分层时序多示例学习的学生学习参与度评估方法，该方法根据示例之间的时间相关性，建立分层时序多示例学习模型，该模型由视频帧‑视频片段的底层模块以及视频片段‑视频的顶层模块构成。该方法使用从视频中提取的头部姿态、面部表情以及身体姿态三类特征以及视频级的学习参与度标签训练评估模型，该模型不仅能够得到视频级的学习参与度，而且能够得到所有视频片段的学习参与度。本发明的实现方法便捷、高效、计算简单，使学习参与度评估精度得到可靠的保证。

公开(公告)号：CN113723233A

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202110942289.9

申请日：2021-08-17

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李特 ,  姜新波 ,  马嘉遥 ,  秦学英 ,  顾建军

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于分层时序多示例学习的学生学习参与度评估方法，该方法根据示例之间的时间相关性，建立分层时序多示例学习模型，该模型由视频帧‑视频片段的底层模块以及视频片段‑视频的顶层模块构成。该方法使用从视频中提取的头部姿态、面部表情以及身体姿态三类特征以及视频级的学习参与度标签训练评估模型，该模型不仅能够得到视频级的学习参与度，而且能够得到所有视频片段的学习参与度。本发明的实现方法便捷、高效、计算简单，使学习参与度评估精度得到可靠的保证。