基于头部姿态估计的在线学习注意力监测研究

【摘要】 针对传统学生注意力监测依赖外接摄像头带来的应用场景受限问题，文章设计了一种基于移动端头部姿态估计的在线学习注意力监测系统。该系统利用移动设备自带的摄像头，结合ERT算法(ensemble of regression trees)和PnP算法(perspective-n-point)在移动端实现实时头部姿态估计。同时，系统开发了教师监控端，借助动态判别机制灵活判断学生的注意力状态，并实现学生注意力状态的实时展示与提醒功能，帮助学生及时调整学习状态。通过移动端与监控端的协同工作，系统不仅实现了学习过程与注意力监测的有效融合，还显著提升了在线教育的教学质量和学生学习效率，具有广泛的应用前景。更多还原