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A Multimodal Fusion Framework for Student Engagement Detection Using Facial, Behavioral, and Textual Features
यह अध्ययन एक मल्टीमॉडल फ्यूजन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो छात्र सहभागिता का पता लगाने के लिए चेहरे, व्यवहार और पाठ्य विशेषताओं को एकीकृत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि एक लेट फ्यूजन रणनीति उच्च सटीकता (0.864) प्राप्त करती है और सहभागिता स्तरों को वर्गीकृत करने में एकल-मोडैलिटी मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करती है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
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