Intelligent Teaching Evaluation System Integrating Facial Expression and Behavior Recognition in Teaching Video

计算机科学 构造(python库) 卷积神经网络 面部表情 深度学习 积极倾听 人工智能 领域(数学) 表达式(计算机科学) 面部识别系统 面子(社会学概念) 机器学习 模式识别(心理学) 心理学 社会学 沟通 社会科学 程序设计语言 纯数学 数学
作者
Zheng Chen,Meiyu Liang,Wanying Yu,Yongkang Huang,Xiaoxiao Wang
标识
DOI:10.1109/bigcomp51126.2021.00019
摘要

The student's listening status in the classroom is an important indicator to evaluate that if he takes an active participation in the classroom and study seriously. However, the main challenge in the teaching evaluation is that the teacher in class cannot timely, objectively and accurately evaluate each student's state of listening in accordance with the facial expression or behavior of the students. Along with the advance of deep learning algorithms, artificial intelligence technology is more and more widely applied in the field of education. Based on the above challenges, this paper proposes an intelligent teaching evaluation method that integrates student facial expressions and behaviors in teaching videos, designs and implements a deep learning based intelligent teaching evaluation system. We construct the face detection and recognition model based on deep convolutional neural network and triple loss function to realize the detection and recognition of face regions of students. And then the student facial expression recognition model and the student behavior recognition model based on the deep separable convolutional neural network are constructed. Finally, we propose a novel comprehensive teaching evaluation algorithm by fusion of the student facial expression and behavior, aiming at calculating the comprehensive evaluation value and obtain the corresponding evaluation level. Also, we construct the first teaching video database, student facial expression database and student behavior database for intelligent teaching evaluation. In this paper, the evaluation of students fully combines the students' specific facial expressions under certain behaviors in the classroom. Therefore, the final teaching assessment results are more comprehensive and accurate.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
坚定可乐完成签到 ,获得积分10
1秒前
CHANG完成签到 ,获得积分10
2秒前
机灵的沛槐完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
深情采柳完成签到,获得积分10
5秒前
yifan发布了新的文献求助10
5秒前
bkagyin应助ycf001采纳,获得10
5秒前
5秒前
Wuyiqin发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
可爱的函函应助结实雨灵采纳,获得10
5秒前
5秒前
ITF完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
ding应助alhn采纳,获得10
7秒前
7秒前
朴素的怜雪完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
胖胖发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
yifan完成签到,获得积分10
10秒前
Freesia发布了新的文献求助10
10秒前
徐德民完成签到,获得积分10
11秒前
朴实芒果发布了新的文献求助10
11秒前
Rimbaud完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
甜心椰奶莓莓完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
ZDTT发布了新的文献求助10
12秒前
小叙完成签到 ,获得积分10
12秒前
zhouzhou发布了新的文献求助10
13秒前
风清扬发布了新的文献求助10
13秒前
风中沛柔完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
14秒前
要减肥芷文完成签到,获得积分20
14秒前
菲菲发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
充电宝应助现代的代丝采纳,获得10
15秒前
旅人完成签到 ,获得积分10
15秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 2000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
晋绥日报合订本24册(影印本1986年)【1940年9月–1949年5月】 1000
Social Cognition: Understanding People and Events 1000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6032480
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7721223
关于积分的说明 16200379
捐赠科研通 5179205
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2771703
邀请新用户注册赠送积分活动 1754977
关于科研通互助平台的介绍 1639993