基于人工智能的图书馆学生学习状态监测技术研究

为提高高校图书馆学生学习状态监测的智能化水平，研究了基于人工智能的学生学习状态监测技术。研究通过基于级联回归的算法对学生人脸面部特征点提取，识别眨眼、打哈欠等状态，并通过对头部姿态信息的估计，分析学生的学习状态。通过摄像头采集图像信息，对算法进行实验测试，结果表明：研究的方法能够对学生眨眼、打哈欠和瞌睡点头等状态进行智能监测，根据监测结果通过提醒等方式可服务于学生学习效率提升。该系统为提高图书馆自习室、研修室共享资源的利用率提供了有效解决方法，对提高高校图书馆智能化管理水平有一定的应用意义。