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基于深度学习人脸识别技术在高校学堂分析设计及实现
摘 要 ：现代人脸识别以深度学习技术为核心，以卷积神经网络为基础，通过输入图像提取到人脸的特征值计算分析人脸的表情。通过分析当前学生的专注度（表情变化），建立数据采集样本集，通过训练计算完成课堂专注度分析，形成课堂学生专注度分布结果。结果表明，进行教师的课堂学情分析，有利于进行课程的教育教学改革， 提高办学水平，也有利于教育行业的技术进步，提高行业的信息技术教育水平。
摘 要 ：现代人脸识别以深度学习技术为核心，以卷积神经网络为基础，通过输入图像提取到人脸的特征值计算分析人脸的表情。通过分析当前学生的专注度（表情变化），建立数据采集样本集，通过训练计算完成课堂专注度分析，形成课堂学生专注度分布结果。结果表明，进行教师的课堂学情分析，有利于进行课程的教育教学改革， 提高办学水平，也有利于教育行业的技术进步，提高行业的信息技术教育水平。
