[发明专利]一种基于多模态数据融合的学生课堂异常行为检测方法及检测系统在审
| 申请号： | 202211131074.X | 申请日： | 2022-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN116071575A | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 郭胜男;吴永和 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学;上海熙育信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V20/52;G06V20/40;G06V10/80;G06V10/30;G06V10/25;G06V10/75;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海麦其知识产权代理事务所(普通合伙) 31257 | 代理人： | 董红曼 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态数据融合的学生课堂异常行为检测方法，该方法包括对课堂视频中的学生表情数据和肢体数据进行预处理和兴趣区域选择，使用LBP直方图作为课堂学生表情特征描述，采用单类支持向量机(One‑Class SVM)作为分类器，进行表情异常检测；使用光流直方图方法(HOFO)计算课堂视频流中的肢体特征向量，使用单支持向量机(One‑Class SVM)作为分类器进行肢体动作异常识别，最后进行逻辑决策融合，得到课堂异常行为最终检测结果。本发明采用了一种新的多模态数据融合的方法，可综合多个模态的数据信息，使得学生课堂行为检测结果更加准确。本发明还公开了一种实现上述方法的检测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 数据 融合 学生 课堂 异常 行为 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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