摘要
学生听课率是反映教学质量和学生学习状态的重要指标之一。
传统的课堂点名方式效率低下且易受主观因素影响，难以满足现代化教学需求。
随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，基于机器视觉的学生听课率检测方法应运而生，为实现高效、准确、客观的课堂考勤管理提供了新的思路。
本文首先介绍了学生听课率检测的研究背景和意义，以及人脸识别、目标检测等相关技术。
随后，对现有学生听课率检测方法进行了分类和梳理，重点阐述了基于传统图像处理和基于深度学习的两类方法，并分析了各自的优缺点。
此外，本文还讨论了课堂环境下光照变化、遮挡、姿态变化等挑战，并对未来学生听课率检测技术的发展趋势进行了展望。
关键词：学生听课率；人脸识别；目标检测；深度学习；课堂行为分析
近年来，随着教育信息化和智慧校园建设的不断推进，课堂教学评价体系也在逐步完善。
学生听课率作为反映学生学习状态和课堂教学效果的重要指标，日益受到高校和教师的重视。
传统的课堂点名方式存在效率低下、易受主观因素影响等弊端，难以满足现代化教学需求。
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