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摘要
分析与理解学生的课堂动作,是课堂教学反馈的重要内容,也是教师提升教
学效果的重要依据。传统的课堂动作分析往往依赖于教师的直接观察,这种方法
不仅耗时耗力,效果不尽如人意,而且在分析过程中难免带有主观性。为了有效
解决上述问题,本文在传统RGB图像识别方法基础上,融入骨骼数据,采用多
模态融合技术,结合人物交互识别方法,开展课堂环境细粒度学生动作识别研究,
并针对两种教学场景设计原型系统,包括以下三个方面的研究工作:
(1)课堂场景下,不同类别的学生动作之间相似性较高且伴随信息
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