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    基于深度學習和模型壓縮的高效哈欠檢測方法在課堂場景中的應用

    王澤賢  
    【摘要】:人在無聊、困倦或者對某些事情不感興趣時容易打哈欠,課堂場景中學生出現打哈欠現象可以在一定程度上反映該學生上課時的不專注狀態。學生上課打哈欠檢測可以作為老師了解學生學習情況的一種輔助手段,提升教學質量。傳統的哈欠檢測方法主要應用在司機疲勞駕駛檢測系統中,一般通過人臉定位、嘴部特征提取和分類三步來完成,然而這些方法并不適用于復雜的課堂場景。課堂監控視頻圖像中學生人數通常在30人左右,不同課堂視頻圖像的背景差異較大,增加了場景的復雜性;此外,前后排學生人臉分辨率較大,坐在后排的學生臉部在圖像中的分辨率大約為30×30像素,分辨率較低,進行人臉定位難度極大;而且學生上課時還會經常左右搖晃,交頭接耳,導致面部朝向變化幅度大,還有學生說話以及朗誦時嘴部特征與打哈欠時的比較相似,因此提取嘴部特征進行分類更是困難重重。鑒于傳統方法的局限性,我們轉換思路,巧妙地借助深度學習領域的物體檢測算法,進行研究改進,把哈欠檢測作為目標檢測問題去解決。我們針對課堂場景下后排學生人臉分辨率低,前后排學生人臉分辨率相差較大的目標檢測多尺度問題,引入特征金字塔方法進行特征融合來解決。由于哈欠檢測只是教學評估系統中的一項指標,除此之外還有舉手檢測和睡覺檢測等。系統中要同時運行多個模型,這就要求每個模型都不能占用過多的內存和計算資源。我們通過網絡剪枝的方法壓縮模型大小,提升模型的運行效率,使其能應用于實際場景當中。我們采集了300多堂中小學課堂監控視頻,在此基礎上制作了課堂場景下哈欠數據集,并在此數據集上對比了主流算法和我們所提出的算法的性能,證明了我們的方法在準確率和速度上都優于其他方法。


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