【摘 要】
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教师的教学行为不仅会引导学生的注意力,还可以促进学生的学习表现,由此可见分析教师行为对于教育的重要性。因此这里尝试将深度学习技术应用到教室场景中来识别教师授课姿态,从而分析教师教学行为。教室是教师授课的主要场所。为了分析教师的教学行为,这里采用语义分割算法将教师从教室复杂背景中分离出来,再根据教师的注意力和手势,使用分类算法来对其姿态进行分类。针对现在缺少典型教室场景数据集的情况,这里创建了教室场
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教师的教学行为不仅会引导学生的注意力,还可以促进学生的学习表现,由此可见分析教师行为对于教育的重要性。因此这里尝试将深度学习技术应用到教室场景中来识别教师授课姿态,从而分析教师教学行为。教室是教师授课的主要场所。为了分析教师的教学行为,这里采用语义分割算法将教师从教室复杂背景中分离出来,再根据教师的注意力和手势,使用分类算法来对其姿态进行分类。针对现在缺少典型教室场景数据集的情况,这里创建了教室场景下的classroom数据集,它包括具有像素级分割标签的classroom-A数据集和具有分类标签的classroom-B数据集。对于分割算法,首先向基础网络加入ASPP结构和全局池化层,多尺度捕获图像特征,并融入全局上下文信息。其次,使用Encoder-Decoder结构,融合浅层网络图像信息,使得分割网络能够逐步恢复位置信息。最后,在原来的损失函数基础上加入辅助损失函数,优化网络学习的过程。对于分类算法,主要是基于微调后的先进分类模型,使用mixup方法做数据增强。教师授课姿态识别算法是对教师教学行为进行分析的一次探索,通过发挥技术的辅助分析作用,促进教师教学能力的提升。相比已有算法,最大的特点是可以适应复杂且会变化的背景。教室场景分割算法在创建的classroom-A数据集上达到了84.95%的最佳MIo U值,进行五折交叉验证后的MIo U平均值超出Deep Lab V3+1.9%,且FLOPs明显减少。教师姿态分类算法在classroom-B数据集上实现了最高87.83%的平均准确率,且与三个基础网络的均值相比,准确率提升了1.17%。
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