"基于CNN人脸识别模型的大学生课堂行为分析研究"
本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的大学生课堂行为分析模型，该模型可以正确判断学生的课堂行为，为课堂教学评价提供依据，实现更有效地教学。该模型使用卷积神经网络深度学习框架提取人脸深度特征，构建深度学习人脸识别模型，完成人脸识别，相比传统的人工设计的人脸特征提取，大大提高人脸识别的准确率。
本文的主要贡献在于：
1. 提出了基于CNN的人脸识别模型，该模型可以正确判断学生的课堂行为，为课堂教学评价提供依据，实现更有效地教学。
2. 使用卷积神经网络深度学习框架提取人脸深度特征，构建深度学习人脸识别模型，完成人脸识别，相比传统的人工设计的人脸特征提取，大大提高人脸识别的准确率。
本文的研究结果可以应用于高校教学评价、学生行为分析、教学质量评估等领域，具有重要的实践价值。
本文的主要技术路线包括：
1. 卷积神经网络（CNN）深度学习模型的建立和训练，以提取人脸深度特征。
2. 基于CNN的人脸识别模型的构建和训练，以完成人脸识别。
3. 使用人脸识别模型对学生的课堂行为进行分析和判断，以实现课堂教学评价。
本文的研究结果表明，基于CNN的人脸识别模型可以正确判断学生的课堂行为，为课堂教学评价提供依据，实现更有效地教学。该模型可以广泛应用于高校教学评价、学生行为分析、教学质量评估等领域，具有重要的实践价值。
