1. 毕业设计(论文)的内容和要求
一)课题简介课题为实践课题,要求学生根据在课堂质量评估中统计学生抬头率的需求,在了解视频监控系统的组成、原理与实现的基础上,实现视频中人脸图像的特征选择及提取。
设计开发监控系统,实时检测并显示教室内学生听课质量,并对抬头率进行统计。
课题需熟悉基于Python语言处理程序的设计,实现对视频中人脸图像的特征选择及提取,应用到的方法包括深度学习网络设计、网络模型训练与测试、人脸特征提取,以及分类器选择与应用。
2. 参考文献
[1].夏良正,数字图像处理(第二版),南京:东南大学出版社,2004.[2]. 余俊丽. 高校教师课堂教学质量评价系统的设计与实现[D]. 大连理工大学, 2012.[3]. 王志瑞,闫彩良.图像特征提取方法的综述[J].吉首大学学报,2011,32(5):44-47[4].瞿俊海,赵文秀,王熙照.图像特征提取研究[J].河北大学学报,2009,29(1):107-112[5]. 胡国环, 李红文. 新课程理念下的课堂教学评价方法初探[J]. 广西教育学院学报, 2003(3).[6].王大伟,周军,梅红岩,张素娥. 人脸表情识别综述.计算机工程与应用,2014, 50(20):149-157[7]. 孙亚丽.基于人脸检测的小学生课堂专注度研究[d].湖北师范大学,2016.[8]. 郭秀兰,赵佳敏.本科课堂教学出勤率、抬头率、满意率的调查报告[J].改革与开放,2016(19):108-110.[9].孙奇飞,林伟. 人脸疲劳状态的识别与研究.广东工业大学,2011,硕士[10] 左腾.人脸识别技术综述[J].软件导刊, 2017, 16(2):182-185.[11]. 程萌萌,林茂松,王中飞.应用表情识别与视线跟踪的智能教学系统研究[J].中国远程教育,2013(3):59-64. China,2013(3):59-64.[12] 孙波,刘永娜,陈玖冰等.智慧学习环境中基于面部表情的情感分析[J].现代远程教育研究,2015(2):96-103.[13] 韩丽,李洋,周子佳,等.课堂环境中基于面部表情的教学效果分析[J].现代远程教育研究,2017(4):97-103.[14] WEI W, JIA Q, CHEN G. Real-time facial expression recognition for affective computing based on Kinect[C]// Industrial Electronics Applications. IEEE, 2016:161-165.[15]杨伟文,蒋月婷,肖洪广,等.影响大学生上课注意力集中原因的调查和对策[J].中国高等医学教育, 2012(12):44-45.[16]Wu S, Li G, Deng L, et al. L1-Norm Batch Normalization for Efficient Training of Deep Neural Networks[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2018:1-9.
以上是毕业论文任务书,课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。