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申请/专利权人：武汉菲谱光电技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于眼光跟踪的在线学习注意力评估方法及系统。先采集训练人脸图像和眼光数据，基于眼光数据得到俯仰角和偏航角；将人脸图像和俯仰角和偏航角输入到眼光预测卷积神经网络模型进行训练，使得损失降到预设的收敛值，得到训练完成的眼光预测模型；将预测人脸图像输入到眼光预测模型，得到实时俯仰角、偏航角和闭眼数据；再基于俯仰角、偏航角和闭眼数据进行学生行为分析，实现在线学习注意力的评估。本发明自然融入在线学习网络教学的场景中，教师无需在教学的同时拿出额外的精力去观察摄像头前学生的学习状态，减轻了教师的教学压力，而且对于学习者也是无感状态下完成学习注意力的评估，避免分心，保证了在线教学的质量。
主权项：1.一种基于眼光跟踪的在线学习注意力评估方法，其特征在于，包括：采集训练人脸图像和眼光数据，基于所述眼光数据得到模型训练俯仰角和偏航角；将所述人脸图像和所述模型训练俯仰角和偏航角输入到眼光预测卷积神经网络模型进行训练，使得损失降到预设的收敛值，得到训练完成的眼光预测模型；将预测人脸图像输入到所述眼光预测模型，得到实时俯仰角、偏航角和闭眼数据；通过所述闭眼数据得到眨眼频率，通过公式计算得到眨眼频率对学习注意力评估的贡献度；其中，P为正常人眨眼睛的频率；通过公式计算得到注视分析对学习注意力评估的贡献度；其中，为睁眼时间的眼光俯仰角的标准差，为睁眼时间的眼光偏航角的标准差；通过公式计算得到坐姿分析对学习注意力评估的贡献度；其中，为实时坐姿与标准坐姿对应的眼光俯仰角之间的偏差扰动，为实时坐姿与标准坐姿对应的眼光偏航角之间的偏差扰动；通过公式计算得到学习注意力打分；其中，A为眨眼频率的打分权重，B为注视分析的打分权重，C为坐姿分析的打分权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉菲谱光电技术有限公司 一种基于眼光跟踪的在线学习注意力评估方法及系统
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