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公开(公告)号:CN119169501A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411196553.9
申请日:2024-08-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于跨模态表征学习的学习状态检测方法,涉及教学信息化技术领域,该方法包括:获取RGB摄像头采集的第一视频信息以及动态视觉摄像头采集的第二视频信息,分别处理得到第一图像序列和第二图像序列,将第一图像序列和第二图像序列输入训练好的学习状态检测网络模型中,分别识别得到目标学习小组中每个学习者的面部表情识别结果和学习行为识别结果,确定目标学习小组中每个学习者的对应时刻的学习状态检测结果。采用本申请提供的方法,以每个学习者的面部情感识别结果和学习行为识别结果为基础估计得到学习小组的整体学习,能够对学习者的集体学习效果进行精准评估,有利于教师实时了解每个学习小组的实时学习状态。
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公开(公告)号:CN119068551A
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202411191226.4
申请日:2024-08-28
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/74 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于骨架结构表示学习的广播体操动作评测方法,涉及计算机视觉技术领域,该方法包括:获取学习者进行广播体操运动的图像序列;将图像序列输入训练好的二维人体姿态识别模型中,获取图像序列对应的二维人体姿态序列;将二维人体姿态序列输入训练好的三维人体姿态识别模型中,获取三维人体姿态序列;将三维人体姿态序列与标准动作模型进行比对,输出比对结果。采用本申请提供的所述方法,通过学习者的广播体操动作视频分析得到二维和三维人体姿态估计,从而可以捕捉学习者的动作细节,并与预设的标准广播体操动作模型进行对比,可以根据比较结果确定学习者需要改进的具体区域,从而有利于学习者提高训练效率和质量。
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公开(公告)号:CN119066450A
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202411191786.X
申请日:2024-08-28
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06Q50/20
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于对偶路径矩阵分解的知识追踪方法,涉及知识追踪技术领域,所述方法包括:获取每个学生的学习记录数据,输入到训练好的知识追踪模型中进行特征提取,输出学习行为数据;将学习行为数据以及学习记录数据输入聚类模型中进行聚类分析,根据聚类结果输出每个聚类中心对应的知识追踪结果标签;分别对知识追踪结果标签对应的学习记录数据进行分析,输出学习数据分析结果,反馈学习指导信息至对应的学生。本申请提供的方法有利于教师更明确的了解每个学生的学习状态,并根据学生的实际学习状态对教学方案作出调整,也可以提示每个学习者了解自身学习的不足之处,使得学习者可以根据实际学习情况更好的规划学习计划。
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公开(公告)号:CN119541024A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411693479.1
申请日:2024-11-25
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/18 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于元空间自反馈学习的凝视图像标记方法,涉及图像处理技术领域,该方法包括:获取目标学习者的人脸图像序列,提取得到每个图像帧对应的凝视特征,将凝视特征输入训练好的拟态图像生成模型中,通过拟态图像生成模型结合带凝视方向标签的预设图像生成拟态图像;对拟态图像进行特征提取得到拟态凝视特征,对拟态凝视特征和凝视特征进行特征拼接,输出拼接后的凝视特征,计算得到目标学习者的凝视方向,并得到凝视标记图像。本申请实施例可以批量的对大量图像数据分别标记凝视方向,可以得出学习者学习过程中注意力状态,通过不同时间下注意力的转移状态,有利于教师或授课者给予及时的干预,保证学习者学习效率高效性。
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公开(公告)号:CN119151742A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411199955.4
申请日:2024-08-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06Q50/20 , G06V40/16 , G06V40/18 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于内隐参数建模的教学投入度评测方法,涉及信息化教育技术领域,包括:获取智慧教室环境下采集到的教学行为资源,对教学行为资源进行预处理,转化为教学者的面部图像和眼部图像;将预处理后的面部图像和眼部图像输入到预先训练的网络模型中得到教学者在教学场景下的面部表情和视线方向;根据不同时刻教学过程中教学者的面部表情及视线方向分别获取教学者的情感特征和注意力特征,并采用情感特征和注意力特征作为内隐状态指标得到教学投入度评测结果。其可以对教师的教学行为进行多维度的监测和评估,以提高教师教学投入度评估的准确性和实时性,从而提供个性化的反馈和改进建议,帮助教师提升专业素养和教学能力。
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公开(公告)号:CN119068395A
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202411193321.8
申请日:2024-08-28
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06Q50/20 , G10L25/63
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于三支路网络模型的学习注意力检测方法,涉及教学信息化技术领域,所述方法包括:每个学生的视频数据和脑电数据,处理得到每个学生对应的图像序列、语音序列和脑电序列;分别将每个学生对应的所述图像序列、所述语音序列以及所述脑电序列输入训练好的注意力识别模型中,输出每个学生的姿态估计结果、情绪识别结果、脑电信号分类结果,分别进行赋值生成学习注意力状态向量,输出对应学生的注意力信息。本申请通过对实时的视频数据以及脑电数据进行分析处理,能够为教师提供学生注意力的实时的反馈,使得教师可以根据反馈结果及时调整教学策略,与学生进行更有效的互动,从而提高教学质量和学习效果。
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