Détection d'activité efficace dans les vidéos de classe

L'étude de la façon dont les gens agissent dans les vidéos est importante depuis longtemps. La plupart des travaux précédents dans ce domaine ont regardé des clips courts où les gens font des actions claires, comme courir ou sauter. Cependant, beaucoup de ces études nécessitent des systèmes complexes qui ont besoin de beaucoup de données pour apprendre. Cet article présente une méthode plus simple pour reconnaître les actions dans les vidéos, en particulier en classe où les élèves travaillent ensemble.

#Le Besoin d'une Détection Efficace des Activités

Dans un cadre scolaire, reconnaître ce que les élèves font sur de plus longues périodes peut être difficile. Il peut y avoir beaucoup d'activités qui se déroulent en même temps, et les actions peuvent changer rapidement. Par exemple, quand les élèves tapent ou écrivent, leurs mouvements peuvent sembler similaires. Ça rend difficile de savoir ce qu'ils font vraiment, surtout quand leurs mains bougent de manière subtile.

Le système que nous avons développé peut analyser des vidéos et identifier des actions spécifiques comme taper et écrire. Cela se fait même avec une petite quantité de données d'entraînement. En plus, nous avons créé une application web qui permet aux utilisateurs de voir où et quand ces activités se produisent dans les vidéos.

#Comment Ça Marche

Notre système fonctionne en trois étapes principales :

1. Proposition de Régions d'Activité : D'abord, nous identifions des parties de la vidéo où des activités pourraient se dérouler.
2. Classification des activités : Ensuite, nous utilisons un modèle spécial pour décider quelle action se produit dans ces régions.
3. Visualisation Interactive : Enfin, nous générons une représentation visuelle qui lie les résultats à des moments spécifiques dans la vidéo, ce qui rend facile pour les utilisateurs de comprendre le flux d'activité.

#Défis des Vidéos de Classe

Les vidéos en classe sont différentes des ensembles de données d'activité typiques. Dans ces vidéos, plusieurs élèves peuvent faire des choses similaires en même temps, ce qui rend difficile de suivre qui fait quoi. Il peut aussi y avoir des moments où les élèves ne sont pas visibles à cause d'objets qui bloquent la caméra. Cela s'appelle l'occlusion et peut arriver fréquemment.

Pour surmonter ces défis, notre système utilise une technique appelée Détection d'objets. Cela nous aide à trouver les emplacements des mains et des claviers des élèves dans les vidéos. En faisant cela, nous pouvons nous concentrer sur des actions spécifiques comme taper ou écrire sans nous perdre dans le fouillis de la vidéo.

#Rapidité et Efficacité

Notre système est rapide. Il peut analyser une heure de vidéo en environ 15 minutes pour le tapement et environ 50 minutes pour l'écriture. Cette rapidité est importante pour une utilisation pratique, surtout dans les environnements éducatifs où le temps est essentiel.

#Modèle à Faible Paramètre

Nous avons utilisé un modèle à faible paramètre pour réduire la complexité du système. Les modèles traditionnels ont besoin d'un grand nombre de paramètres qui nécessitent beaucoup de mémoire et de puissance de traitement. Notre modèle, en revanche, utilise juste moins de 19 000 paramètres, ce qui permet de fonctionner efficacement sur du matériel standard.

#Avantages du Système

• Besoins en Ressources Réduits : Notre approche nécessite beaucoup moins de mémoire par rapport aux méthodes traditionnelles. Cela facilite l'exécution sur les ordinateurs du quotidien.
• Traitement Plus Rapide : La capacité de catégoriser les activités rapidement permet aux utilisateurs de recevoir des retours en temps réel sur les activités des élèves.
• Visualisation Amicale pour l'Utilisateur : L'application web interactive permet aux enseignants et aux chercheurs de voir des cartes d'activités montrant quand et comment les élèves s'engagent dans des tâches.

#Le Processus de Développement

#Étape 1 : Collecte de Données

Pour construire le système, nous avons collecté des vidéos provenant d'environnements d'apprentissage collaboratif. Cela impliquait d'enregistrer les élèves pendant qu'ils travaillaient sur différentes tâches, ce qui nous a permis de capturer une variété d'actions en temps réel.

#Étape 2 : Étiquetage des Activités

Après avoir collecté les vidéos, l'étape suivante était d'étiqueter les activités. Nous avons utilisé un processus en deux étapes où nous avons d'abord identifié des sections de la vidéo sans action significative ou changements d'angles de caméra. Après cela, nous avons étiqueté les segments restants actifs.

#Étape 3 : Entraînement du Modèle

Une fois les données étiquetées, l'étape suivante était d'entraîner le modèle pour reconnaître les différentes activités. Nous avons utilisé un ensemble de données plus petit pour entraîner notre modèle, en nous appuyant sur une détection d'objets efficace pour les mains et les claviers. De cette façon, nous avons pu identifier les activités de tapement et d'écriture même avec un nombre limité d'exemples.

#Étape 4 : Test et Validation

Après l'entraînement, nous avons testé le modèle sur de nouvelles vidéos pour voir à quel point il reconnaissait bien les activités. En comparant les actions détectées aux données étiquetées, nous avons pu évaluer la précision du système et faire les ajustements nécessaires.

#Analyse des Résultats

Les résultats de notre système de détection d'activités fournissent des informations précieuses sur le comportement des élèves dans des environnements collaboratifs.

#Détection de Taper

Le système s'est avéré efficace pour identifier les activités de tapement, repérant souvent avec précision quand les élèves ont commencé et cessé de taper. Notre visualisation a clairement montré qui était en train de taper et quand, ce qui est vital pour comprendre la dynamique de groupe.

#Détection de l'Écriture

Les activités d'écriture étaient plus difficiles à détecter en raison des similarités entre les mouvements d'écriture et ceux qui ne sont pas liés à l'écriture. Cependant, avec des tests répétés et des ajustements, nous avons amélioré la capacité de notre modèle à différencier ces activités.

#Comparaison aux Méthodes Traditionnelles

Quand on le compare aux approches traditionnelles, notre système a surpassé beaucoup d'entre elles en termes de rapidité et d'efficacité. Il a maintenu un niveau élevé de précision tout en utilisant beaucoup moins de ressources.

#Conclusion

Nous avons réussi à développer un système rapide et efficace pour détecter les activités de tapement et d'écriture dans les vidéos de classe en utilisant un modèle à faible paramètre. Ce système est particulièrement utile pour les éducateurs et les chercheurs qui souhaitent analyser l'engagement et l'interaction des élèves en temps réel.

#Directions Futures

Il y a plusieurs voies que nous pouvons explorer pour améliorer encore notre système :

1. Données d'Entraînement Améliorées : Rassembler plus d'échantillons diversifiés peut aider le modèle à mieux différencier les activités.
2. Intégration de Capteurs Additionnels : Utiliser d'autres outils, comme des caméras à petit trou ou des gants de suivi, pourrait fournir plus de clarté sur les mouvements des mains.
3. Amélioration de la Détection d'Objets : Raffiner le processus de détection d'objets pour les mains et les claviers peut conduire à de meilleures performances dans la reconnaissance d'actions spécifiques.
4. Outils d'Interaction Avancés : Développer plus de fonctionnalités dans l'application web pour analyser et visualiser les données peut conduire à des résultats plus éclairants.

En nous concentrant sur ces domaines, nous pouvons rendre notre système encore plus efficace et utile dans les environnements éducatifs.