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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明涉及计算机视觉和模式识别领域，具体涉及一种具有视觉隐私保护功能的在线课堂专注度识别方法，具体步骤为：首先通过对视频数据进行风格迁移实现视觉隐私保护效果，提取处理后视频帧序列的图像颜色特征和显著结构特征并映射到图像视觉隐私保护分数，从处理后的视频帧序列中得到专注度识别的识别率，最后建立视觉隐私保护分数和在线课堂专注度识别率之间的二元统计模型；本发明针对视频监控与智能应用的隐私矛盾，在对视频数据进行隐私保护的同时，平衡了隐私保护与智能应用之间的冲突，有着较高的实际运用价值。
主权项：1.一种具有视觉隐私保护功能的在线课堂专注度识别方法，其特征在于，包括下列步骤：S1.对在线课堂视频数据进行风格迁移处理，实现视觉隐私保护效果；S2.提取风格迁移处理后视频帧序列的图像颜色特征和显著结构特征；S3.将图像颜色特征和显著结构特征映射到图像视觉隐私保护分数；S4.从风格迁移处理后视频帧序列中得到专注度识别的识别率；S5.建立视觉隐私保护分数和在线课堂专注度识别率之间的二元统计模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 具有视觉隐私保护功能的在线课堂专注度识别方法
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