Resumen

En este documento, se utiliza una ecuación de difusión anisotrópica tridimensional para llevar a cabo un estudio y análisis exhaustivo de la concentración de los estudiantes en el reconocimiento de video en aulas de enseñanza de inglés. Un método de detección en vivo de rostros basado en fusión de múltiples características, utilizando un modelo de difusión, extrae características de Kernel de Difusión (DK) y características de profundidad de imágenes de rostros procesadas por difusión, respectivamente. Las características DK proporcionan una descripción no lineal de la correlación entre imágenes de rostros sucesivas y expresan secuencias de imágenes de rostros en la dimensión temporal; las características de profundidad son extraídas por un modelo de red neuronal de profundidad preentrenado que puede expresar las complejas relaciones de mapeo no lineales de imágenes y reflejar la información implícita más abstracta dentro de las imágenes de rostros. Para mejorar la efectividad de las características de las imágenes de rostros, las características DK extraídas y las características de profundidad se fusion

• Materias:Ecuaciones diferenciales parciales Ecuación de difusión Sistema de discriminación Singularidad Acoplamiento electromecánico
• Subjects:Partial differential equations Diffusion equation Discrimination system Singularity Electromechanical coupling
• Palabras claves:Ecuación de difusión anisotrópica; Tridimensional; Concentración; Reconocimiento de video; Modelo de difusión; Detección de rostros
• Keywords:Three-dimensional; Anisotropic diffusion equation; Concentration; Video recognition; Diffusion model; Face detection