基于深度学习网络的课堂听课者抬头率检测方法

作者：石光明; 金楷; 高旭; 汪芳羽; 谢雪梅

来源：2018-11-16, 中国, CN201811369227.8.

一种基于深度学习网络的课堂听课者抬头率检测方法,其步骤为：1、生成训练集、验证集和测试集；2、构建深度学习网络；3、训练深度学习网络；4、检测人脸的得分值及位置信息；5、设置检测状态；6、获得课堂抬头率。本发明通过搭建两个分支的深度学习网络,保证了深度学习网络对多尺度的人脸的检测,利用随机梯度下降方法对深度学习网络在大数据集上进行训练,保证了深度学习网络对人脸检测的鲁棒性,并且使得训练能够在较短时间内完成,然后利用设置检测状态的方法,有效地区分了抬头和低头两种状态,同时,本发明对课堂听课者抬头率的检测具有很好的实时性,能够对实时视频流进行检测。

• 单位
  西安电子科技大学