Tracking Individuals in Classroom Videos via Post-processing OpenPose Data
Tracking Individuals in Classroom Videos via Post-processing OpenPose Data
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通过后处理 OpenPose 数据跟踪课堂视频中的个人
DOI：
10.1145/3506860.3506888
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bosch, Nigel
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hur, Paul;Bosch, Nigel
分析课堂视频数据提供了关于学生和教师之间互动的宝贵见解，尽管通常是通过耗时的定性编码或使用定制传感器来记录个人运动信息。我们探索通过计算机视觉方法（特别是OpenPose）测量中学课堂视频数据中的课堂姿势和运动，并引入一种简单但有效的方法，通过OpenPose输出数据的后处理来自动跟踪运动。对67个初中和高中数学课视频的分析突出了与分析典型课堂视频中的运动相关的挑战：低摄像头角度的遮挡，由于坐姿而难以检测下半身运动，以及学生彼此及其老师的距离很近。尽管存在这些挑战，但我们的方法在93.0%的检测到的个人的课堂视频中跟踪了个人ID。跟踪结果是通过随机抽样240个实例进行手动验证的，这表明OpenPose跟踪存在明显的不一致性。最后，我们讨论了支持更多的可扩展性的视频数据教室运动分析的影响，以及未来的潜在探索。
Analyzing classroom video data provides valuable insights about the interactions between students and teachers, albeit often through time-consuming qualitative coding or the use of bespoke sensors to record individual movement information. We explore measuring classroom posture and movement in secondary classroom video data through computer vision methods (especially OpenPose), and introduce a simple but effective approach to automatically track movement via post-processing of OpenPose output data. Analysis of 67 videos of mathematics classes from middle school and high school levels highlighted the challenges associated with analyzing movement in typical classroom videos: occlusion from low camera angles, difficulty detecting lower body movement due to sitting, and the close proximity of students to one another and their teachers. Despite these challenges, our approach tracked person IDs across classroom videos for 93.0% of detected individuals. The tracking results were manually verified through randomly sampling 240 instances, which revealed notable OpenPose tracking inconsistencies. Finally, we discuss the implications for supporting more scalability of video data classroom movement analysis, and future potential explorations.
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DOI：
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发表时间：
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通讯作者：
S. D’Mello
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