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J-GLOBAL ID：202202210336089642   整理番号：22A0841715

多重顔特徴検出に基づくオンライン教育における学習状態評価【JST・京大機械翻訳】

Learning State Assessment in Online Education Based on Multiple Facial Features Detection

著者 (6件)： Li Deguang (School of Information Technology, Luoyang Normal University, Luoyang 471934, China) ,  Cui Zhanyou (College of Mechanical and Electrical Engineering, Zhengzhou Institute of Industrial Technology, Zhengzhou 451150, China) ,  Cao Fukang (School of Information Technology, Luoyang Normal University, Luoyang 471934, China) ,  Cui Gaoxiang (School of Information Technology, Luoyang Normal University, Luoyang 471934, China) ,  Shen Jiaquan (School of Information Technology, Luoyang Normal University, Luoyang 471934, China) ,  Zhang Yongxin (School of Information Technology, Luoyang Normal University, Luoyang 471934, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンライン訓練の殆どは効果的に監督されないことを考慮して,本論文では,リンク検出,ヨーン検出,およびヘッド姿勢推定を組み合わせたオンライン希薄状態評価手法を提示した。瞬目検出は眼のアスペクト比と閉眼フレームの単位時間当たりの全フレームに対する比を計算することによって実現され,眼の疲労の程度を評価する。内唇の特徴点を用いて口のアスペクト比を計算し,口の状態を区別するために開口口の時間と組み合わせることによって,Yawn検出を実行した。最初に,ヘッド姿勢推定を,2D顔の特徴点を3D顔モデルと整合させることによって,頭部回転行列を計算することによって実装し,次に,頭部姿勢の変化を評価するために,回転行列に従って,頭部のEuler角を計算した。特にヨーン検出において,様々な参加者の口唇厚さの影響を避けるために,口アスペクト比の計算における内唇の特徴点を採用した。さらに,リンク検出,ヨーン検出,およびヘッド姿勢推定を,最初に,人間の顔の二次元グレースケール画像に基づいて計算し,それは,計算複雑度を減らし,そして,検出のリアルタイム性能を向上することができた。最後に,ブリンク,ヨーニング,およびヘッド姿勢の値を結合して,種々のオンライン学習者の状態を評価するために,複数のグループの実験を行った。次に,3つの特性の数値変化を分析することによって,学習状態を評価した。実験結果は,著者らの方式がオンライン学習の状態を効果的に評価して,オンライン教育の発展のためのサポートを提供することを示した。Copyright 2022 Deguang Li et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  推定 ,  眼 ,  頭部 ,  *顔 ,  計算量 ,  *多重化 ,  二次元 ,  三次元 ,  口唇
準シソーラス用語： オンライン学習 ,  姿勢推定 ,  顔モデル ,  *オンライン ,  グレースケール画像 ,  *特徴検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (62件)：

• S. Palvia, P. Aeron, P. Gupta, D. Mahapatra, R. Parida, R. Rosner, S. Sindhi, "Online education: worldwide status, challenges, trends, and implications," Journal of Global Information Technology Management, vol. 21, no. 4, pp. 233-241, 2018.
• W. Ali, "Online and remote learning in higher education institutes: a necessity in light of COVID-19 pandemic," Higher Education Studies, vol. 10, no. 3, pp. 16-25, 2020.
• P. Paudel, "Online education: benefits, challenges and strategies during and after COVID-19 in higher education," International Journal on Studies in Education, vol. 3, no. 2, pp. 70-85, 2021.
• L. Sun, Y. Tang, W. Zuo, "Coronavirus pushes education online," Nature Materials, vol. 19, no. 6, pp. 687, 2020.
• Q. Sun, Q. Zhang, Y. Lin, P. Bo, "Research on the integrated teaching mode of online & offline education under the background of internet plus," Proceedings of the 2020 6th International Conference on Social Science and Higher Education (ICSSHE 2020), pp. 595-598, Atlantis Press, Xiamen, China., November 2020.

タイトルに関連する用語 (6件)： 多重 ,  特徴検出 ,  オンライン ,  教育 ,  学習 ,  状態評価