eラーニングにおけるWebカメラによる集中度の判定
詳細
近年，大学などへのパソコンの普及とともに，eラーニングシステムが広く用いられるようになってきた．eラーニングシステムは，時間や場所を選ばず、学習者の理解度に応じて学習を進められるなどの利点を持っている反面、学習者の学習意欲の持続が難しいことや，教師が学習者の状況を視覚的に把握できないことなどの欠点も持っている．そこで本研究では、Webカメラにより学習者を正面からと側面からの2方向から撮影し、撮影画像に画像処理を施すことによって学習者の集中度を推定するシステムを構築する．正面からの撮影画像からは，Haarlike特徴を用いたAdaboostによって学習された識別器を用いて学習者が正面を向いて学習を行っているかを判定し，横からの撮影画像からは，ニューラルネットワークを用いて学習者が正しい姿勢で学習を行っているかを判定する．また，これらの有用性を確かめるために，それぞれの判定の正答率を調べ，その結果について考察する．
