基于深度学习的智慧教室课堂专注度分析与考试作弊检测系统Python源码（含模型及项目操作指南）.zip

简介：
本资源提供基于深度学习技术的智慧教室系统Python源代码，专注于课堂上学生专注度分析和考试中的作弊行为检测。其中包括训练模型及相关操作文档，便于用户理解和应用。 智慧教室利用深度学习技术进行课堂专注度分析，并结合检测考试作弊系统。该项目包括Python源代码、训练好的模型以及项目操作说明文档。关键功能涵盖： - 作弊检测：通过计算关键点来识别传递物品的行为。 - 逻辑回归算法用于课堂专注度及考试期间的作弊行为分析。 - 动态点名系统，结合情绪和表情识别技术进行人脸识别。 此项目适用于正在撰写毕业设计的学生以及希望在深度学习、计算机视觉（CV）、图像识别等领域进行实战训练的学习者。此外，它也可以作为课程作业或期末大作业使用。该项目包含了源代码、预训练模型及操作指南等资源，并可以直接用于毕业设计；同时也可以用作参考和借鉴材料，在此基础上进一步修改和完善以适应其他研究需求。 对于基础较好的学习者来说，在现有代码基础上进行调整并训练新的模型是完全可行的。