1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
课题意义：
本文对于学生课堂行为分析的研究意义在于：
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2. 研究的基本内容和问题
1、 研究目标：
利用人脸图像分析技术的方法对学生课堂进行相关研究，可实时反馈学生的课堂学习情况，并作为教师改进教学方法、优化课堂教学与管理的依据，有助于提高教学效率。
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3. 研究的方法与方案
1、研究方法：
本系统研究了人脸识别的相关算法，并在此基础上结合实际情况进行了项目开发，本系统采用的开发环境为anaconda3/opencv/python3.7/dlib/lbph。通过python代码将lbph算法应用于该人脸识系统中。
系统设计了三个界面用于图像的采集和结果展示等操作，分别为：人脸信息采集模块、数据管理模块、人脸识别模块、人脸统计模块和专注度分析模块。对于上传的图像可以使用本地摄像头或外部摄像头进行学生信息的录入。将接收到的图像进行预处理，对人脸图像进行特征提取、人脸注册、面部属性提取、视频人脸统计、专注度分析等操作，最后将结果返回前端显示。
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4. 研究创新点
特色或创新之处：
利用人脸图像分析技术来研究高校学生课堂专注度分析帮助教师回顾学生的听课效率，也能够使教师能够有效的整理和回顾学生的教学的反馈。也可用来做教学评估。
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5. 研究计划与进展
研究计划及预期进展
1.2020年1月-2月
收集并研究相关资料，了解和学习有关的研究工作成果和已有的研究工作成绩，并更加深入的学习和掌握相关的编程语言与技术，搭建编程环境。完成构建样本库，对图像进行预处理等工作做。
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