edBB：用于评估远程教育的生物特征与行为平台
人机交互
2019-12-11 v1 计算机与社会
机器学习
图像与视频处理
摘要
我们提出了一个用于远程教育中学生监控的平台，该平台由一组采集生物特征和行为数据的传感器与软件组成。我们定义了一组任务来获取行为数据，这些数据有助于应对远程评估中自动学生监控的现有挑战。此外，我们发布了一个初始数据库，包含 20 名不同用户使用一组基础传感器（网络摄像头、麦克风、鼠标和键盘）以及更先进传感器（近红外相机、智能手表、附加 RGB 相机和 EEG 脑电带）完成这些任务的数据。来自计算机的信息（例如系统日志、MAC、IP 或网页浏览历史）也被存储。在每次采集会话中，每个用户完成了三种不同类型的任务，生成了不同性质的数据：鼠标与击键动态、人脸数据和音频数据等。这些任务的设计有两个主要目标：i）分析此类生物特征与行为数据在检测远程评估期间异常方面的能力，以及 ii）研究这些数据（即 EEG、ECG 或近红外视频）在估计用户其他信息（如注意力水平、压力存在或脉搏率）方面的能力。
引用
@article{arxiv.1912.04786,
title = {edBB: Biometrics and Behavior for Assessing Remote Education},
author = {Javier Hernandez-Ortega and Roberto Daza and Aythami Morales and Julian Fierrez and Javier Ortega-Garcia},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.04786},
year = {2019}
}
备注
Preprint of the paper presented to the Workshop on Artificial Intelligence for Education (AI4EDU) of AAAI 2020