用于遠(yuǎn)程教學(xué)的視頻分析算法研究的開題報(bào)告

用于遠(yuǎn)程教學(xué)的視頻分析算法研究的開題報(bào)告一、研究背景與意義隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)的模式已經(jīng)成為了教育領(lǐng)域中的一種重要形式。尤其是在疫情等特殊時(shí)期，遠(yuǎn)程教學(xué)甚至成為了學(xué)生在線學(xué)習(xí)的唯一方式。然而，在遠(yuǎn)程教學(xué)中，如何有效地監(jiān)控學(xué)生的學(xué)習(xí)情況并提出針對(duì)性的教育方案，已成為一個(gè)亟待解決的問題。由于教學(xué)過(guò)程中涉及到大量的視頻數(shù)據(jù)，因此視頻分析技術(shù)可以成為一種有效的工具來(lái)進(jìn)行學(xué)生的學(xué)習(xí)情況監(jiān)控和分析?；谝曨l分析技術(shù)，可以通過(guò)對(duì)學(xué)生視頻進(jìn)行人臉識(shí)別、表情識(shí)別、行為分析等多個(gè)層面的信息提取，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)情況的全面監(jiān)控和教育方案的精準(zhǔn)提出。因此，本研究擬探究的就是一種基于視頻分析技術(shù)的遠(yuǎn)程教學(xué)監(jiān)控與分析算法，希望能夠?yàn)檫h(yuǎn)程教學(xué)提供更加科學(xué)、有效的教學(xué)手段，提高學(xué)生學(xué)習(xí)效果和教師教學(xué)效率。二、研究?jī)?nèi)容本研究擬解決的問題主要包括兩方面：1.遠(yuǎn)程教學(xué)視頻數(shù)據(jù)的獲取與處理針對(duì)遠(yuǎn)程教學(xué)過(guò)程中產(chǎn)生的大量視頻數(shù)據(jù)，本研究將探究一種高效的數(shù)據(jù)獲取與處理方案，包括視頻的錄制、壓縮、轉(zhuǎn)碼等操作。并通過(guò)對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、分割、過(guò)濾等措施，減少視頻數(shù)據(jù)量和提高監(jiān)控效果。2.遠(yuǎn)程教學(xué)視頻分析算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)本研究將建立基于視頻分析技術(shù)的遠(yuǎn)程教學(xué)監(jiān)控與分析算法模型，包括人臉識(shí)別、表情識(shí)別、行為分析等多個(gè)層面的信息提取模塊，并將其與遠(yuǎn)程教學(xué)平臺(tái)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的學(xué)習(xí)監(jiān)控。三、研究計(jì)劃1.前期準(zhǔn)備完成對(duì)視頻分析技術(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)研究，了解國(guó)內(nèi)外遠(yuǎn)程教學(xué)相關(guān)技術(shù)前沿發(fā)展情況。2.數(shù)據(jù)獲取與處理搭建視頻錄制與存儲(chǔ)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)在線視頻錄制與存儲(chǔ)。對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、分割、過(guò)濾等措施，減少數(shù)據(jù)量和提高監(jiān)控效果。3.視頻分析算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)基于視頻分析技術(shù)的遠(yuǎn)程教學(xué)監(jiān)控與分析算法模型，包括人臉識(shí)別、表情識(shí)別、行為分析等多個(gè)層面的信息提取模塊，并將其與遠(yuǎn)程教學(xué)平臺(tái)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的學(xué)習(xí)監(jiān)控。4.系統(tǒng)優(yōu)化與測(cè)試對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和測(cè)試，完善系統(tǒng)功能。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證明系統(tǒng)的有效性和實(shí)用性。5.撰寫論文與答辯根據(jù)研究成果，撰寫學(xué)位論文，并進(jìn)行答辯。四、參考文獻(xiàn)1.Zhu,Z.,Zhang,C.,&Zhu,J.(2017).Robustvideofacerecognitionviasimultaneousdiscriminativefeaturelearningandsubspacelearning.IEEETransactionsonImageProcessing,26(12),5821-5834.2.Li,W.,Li,L.,Tang,Q.,&Xie,X.(2016).Facialexpressionrecognitionbasedondiscriminativemultimodalfeaturefusion.Neurocomputing,182,193-202.3.Liu,T.,Qin,Y.,Hu,Y.,&Wang,H.(2019).Characterizingonlinevideolearningfromembeddedgestureswithdeepspatio-temporalnetworks.IEEETransactionsonLearningTechnologies,13(2),230-243.4.Lu,C.,Zhang,H.,Yoon,H.J.,&Lee,S.W.(2018).Onlinedictionarylearning-basedsparserepresentationforvideo-basedemotionrecognition.IEEETransactionsonAffectiveComputing,11(4),523-535.5.Zhao,Y.,Wang,G.,&Ai,H.(2017).Real-timevideo-basedhumanemotionrecogn