一种基于眼光跟踪的在线学习注意力评估方法及系统

本发明公开了一种基于眼光跟踪的在线学习注意力评估方法及系统。先采集训练人脸图像和眼光数据，基于眼光数据得到俯仰角和偏航角；将人脸图像和俯仰角和偏航角输入到眼光预测卷积神经网络模型进行训练，使得损失降到预设的收敛值，得到训练完成的眼光预测模型；将预测人脸图像输入到眼光预测模型，得到实时俯仰角、偏航角和闭眼数据；再基于俯仰角、偏航角和闭眼数据进行学生行为分析，实现在线学习注意力的评估。本发明自然融入在线学习网络教学的场景中，教师无需在教学的同时拿出额外的精力去观察摄像头前学生的学习状态，减轻了教师的教学压力，而且对于学习者也是无感状态下完成学习注意力的评估，避免分心，保证了在线教学的质量。