💻 computer science
A Multimodal Fusion Framework for Student Engagement Detection Using Facial, Behavioral, and Textual Features
本研究は、学生のエンゲージメントを検知するために顔、行動、およびテキストの特徴を統合するマルチモーダル融合フレームワークを提案しており、後半結合（late fusion）戦略が0.864の高い精度を達成し、エンゲージメントレベルの分類において単一モダリティのモデルを上回ることを示している。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
自分の分野の論文に埋もれていませんか？
研究キーワードに一致する最新の論文のダイジェストを毎日受け取りましょう——技術要約付き、あなたの言語で。