1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展和教育理念的不断更新，传统的课堂教学模式面临着新的挑战。
学生作为学习的主体，其听课率直接关系到课堂教学效果。
然而，传统的课堂点名方式效率低下，且容易出现代签等现象，难以真实反映学生的听课情况。
2. 本选题国内外研究状况综述
学生听课率检测方法的研究近年来受到国内外学者的广泛关注，相关技术取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在学生听课率检测方面开展了大量研究，主要集中在基于图像处理和模式识别的方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕学生听课率检测的核心问题，开展以下几方面的工作：
1.构建学生听课率检测系统框架：-分析学生听课率检测的需求和应用场景。
-研究系统总体架构，包括数据采集、人脸检测与识别、听课率统计等模块。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步推进研究工作。
1.理论研究阶段：-深入研究人脸识别、目标检测等相关理论和技术，分析其在学生听课率检测中的应用。
-调研国内外相关研究现状，学习借鉴已有研究成果，分析现有方法的优缺点。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的学生听课率检测方法，实现课堂环境下学生出勤情况的自动化、智能化监测。
-与传统方法相比，该方法能够有效克服人工点名效率低、准确性差等问题，提高课堂考勤效率和准确性。
2.针对课堂环境的特点，优化人脸检测与识别算法，提高算法在复杂环境下的鲁棒性和准确性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 张丽,蔡雨婷,黄凯.基于YOLOv5的学生课堂行为识别方法[J].计算机应用与软件,2023,40(01):276-283.
2. 程欣,王丽娜.基于改进YOLOv5s的学生课堂行为识别算法[J].计算机工程与应用,2023,59(01):225-232.
3. 汪海波,王卫星,李明,王晓丹.基于YOLOv5的复杂场景下课堂学生行为识别[J].电子测量技术,2022,45(23):79-84.
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