基于多角度面部特征的文献阅读专注度研究

摘要：

[目的]文献阅读专注度目前大多采用人工方式或眼动跟踪方法进行评价,为实现专注度评价过程的自动化检测和实时反馈,本文将计算机视觉技术和专注度评价研究相结合,对智能技术在智慧知识服务中的应用研究也有意义.[方法]通过阅读者头部垂直方向和水平方向转动角度检测头部姿态;通过眼部以及嘴部的闭合度检测阅读者闭眼或打哈欠状态进而对疲劳度进行评分;并且依据阅读者的表情识别结果对情绪进行评分,之后应用模糊综合评价算法对相关因素进行权重确定和评分整合,获得阅读者在文献阅读过程中不同时刻的专注度状态.[结果]将该文献阅读专注度模型应用于实际阅读场景以评价头部倾斜、疲劳和消极情绪状态文献阅读专注度,获得的效果分别比正常状态低26.3％、25.2％和6.8％.[局限]当文献阅读视频出现面部特征模糊时,视觉识别技术检测精度不足,同时存在部分极端阅读实例有待优化.[结论]本文模型可以应用于多领域的下游任务中,既可以辅助阅读者及时调整文献阅读策略以提高阅读效率,也可以辅助图书馆等部门制定图书采购策略,进而减少图书资源浪费.

关键词：文献阅读、专注度评价、多角度面部特征、计算机视觉、模糊综合评价

所属期刊栏目：7

分类号：G250;G350(图书馆学、图书馆事业)

在线出版日期：2023-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：100-113