在线学习中融合视线分析的注意力检测方法的研究和应用

作     者：熊碧辉 

作者单位：杭州电子科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：薛安克;周后盘

授予年度：2018年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：在线教育 注意力检测 头部偏转检测 眼睛开闭检测 视线检测 注意力检测系统 

摘      要：随着互联网技术的快速发展并应用到教育领域,在线学习模式日趋普及。相对于传统的课堂教学模式,在线学习具有资源丰富、随时随地学习和选择性大等特性。但是在线学习也存在一些弊端,在无人监督的学习环境下,全靠学习者的自主性,很难获知学习者的学习状态,学习效率不易保证。因此,检测分析学习者在线学习过程中的注意力状态,为第三方监督或自我监督提供实时反馈,很有价值。本文提出了一种融合视线检测的注意力检测方法,设计开发了一款简便易用的注意力检测系统。利用低分辨率摄像头(便携机标配)抓取学习者的视频图像,实时分析学习者学习过程的人脸特征、头部特征和眼睛特征,可实时检测并反馈其注意力状态。主要研究内容如下:(1)优化改进低分辨摄像头下的眼睛开闭检测方法。使用Open CV的图像处理函数以及最小二乘法检测人眼轮廓,加入了四个规则来进一步优化处理从而获取更精确的结果来有效判断眼睛的开闭状态。(2)提出了一种融合视线检测的注意力检测方法。当前在线教育中,已有的只依赖简单图像采集设备的注意力检测方法暂未涉及到视线检测,对于学习者头部正视眼睛睁开但视线偏离教学区域时的分心情况无法进行有效检测。本文分析相关的视线检测方法后,采用了适用于本文应用条件的视线检测方法,即通过检测人眼轮廓并定位虹膜中心,根据两者的位置来判别学习者的视线。(3)设计开发了一套简便易用的注意力检测系统。利用计算机视觉库Open CV和Visual Studio 2013搭建软件平台,采用低分辨率摄像头和普通PC机,通过相关算法分别进行人脸检测、头部偏转检测、人眼开闭检测和视线检测,综合分析各个特征的注意力集中与否的结果,实时动态反馈检测结果,并可依据上层应用的需要反馈给第三方程序或提醒学习者本人。实验结果表明,本文的融合视线检测的注意力检测方法能够有效检测出学习者的瞌睡、左顾右盼和视线偏离等注意力不集中情况,检测准确率较高,具有一定应用价值。