毕业设计项目：利用深度学习技术进行课堂专注度分析及考试作弊检测的智慧教室系统Python代码（优质项目）.zip

简介：
本项目开发了一套基于深度学习技术的智慧教室系统，旨在通过分析学生课堂行为数据来评估其专注度，并有效识别考试中的作弊行为。该系统利用Python编写，结合了视频处理、人脸识别及机器学习算法等先进技术，为教育管理提供了智能化解决方案。 毕设项目：智慧教室基于深度学习开发的课堂专注度分析及考试作弊检测系统（Python源码） 该项目提供了一个完整的解决方案，包括课堂专注度分析、情绪识别、表情识别以及人脸识别等模块，并新增了转头(probe)、低头(peep)和传递物品(passing)这三种作弊动作分类器。项目使用Python语言实现，建议安装Anaconda和PyCharm进行开发环境搭建。 该项目适用于正在完成毕业设计的学生及需要通过实际案例学习深度学习与计算机视觉技术的学员。它不仅能够直接作为毕设成果提交，也可以用于课程设计或期末大作业中。具体包含以下内容： - 项目源代码 - 训练好的模型文件 - 操作说明文档 对于具有一定基础的学习者来说，在此基础上进行修改和训练其他模型是完全可行的。 智慧教室课堂专注度及考试作弊检测系统，结合动态点名、情绪识别、表情分析与人脸识别技术，并增加了转头(probe)、低头(peep)以及传递物品(passing)等动作分类器。基于Python语言实现，建议使用Anaconda和PyCharm进行开发环境配置。 该方案适合于从事毕业设计的学生及需要通过实际案例学习深度学习计算机视觉方向的学员参考与实践。项目可直接用于毕设提交，并且可以作为课程设计或期末作业的一部分内容展示。 - 项目源码 - 训练完成后的模型文件 - 操作指南文档 对于有一定技术基础的学习者而言，可以在现有代码基础上进行修改以训练其他相关模型。