自注意力机制在课堂专注度检测中的应用研究OA
Research on the Application of Self-attention Mechanism in Test of Classroom Concentration
为了充分了解课堂中每位学生对于教学内容的专注程度,有必要构建一个学生专注度检测的模型.本文建立了一个专注度分析模型,通过分析监控视频中学生的脸部表情、眼部注意力和头部姿势,量化学生专注度指标.模型采用卷积神经网络技术和Transformer自注意力机制.实践结果表明,学生专注度预测模型的误差损失值接近于0,有较好的预测效果.
张家骏;李良;艾旭升
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信息技术与安全科学
课堂专注度自注意力机制Transformer
《福建电脑》 2022 (8)
14-17,4
本文得到项目2021年江苏省大学生创新创业训练计划项目(No.202112686016Y)资助.
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