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一种基于深度学习的在线学习投入度识别方法及系统

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本发明设计了一种基于深度学习的在线学习投入度识别方法及系统，首先为了保证图像不受无关背景的影响，本发明通过YOLOv4进行学生人脸检测；其次针对VGG16网络参数量庞大、训练耗时等问题，提出了一种改进的VGG16模型，同时，在模型训练过程中，采用深度确定性信息瓶颈方法DIB弥补传统损失函数的不足，以获取较为紧致的特征表达，减少泛化误差，改善模型的通用性和稳定性，实现复杂在线学习场景下的学习投入度精准识别；最后通过与传统机器学习和其它深度学习等多种方法比较和分析，验证了本发明方法的有效性。

著录项

公开/公告号CN113688789A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-23

原文格式PDF
申请/专利权人华中师范大学;
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申请/专利号CN202111091047.X
发明设计人魏艳涛;胡美佳;雷芬;姚璜;邓伟;徐家臻;
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申请日2021-09-17
分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q50/20(20120101);
代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人王琪
地址 430079 湖北省武汉市洪山区珞瑜路152号
入库时间 2023-06-19 13:21:35

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