本书致力于在课堂学习行为分析这一精细领域利用基于深度学习的计算机视觉技术推动教育智能改革，为实现个性化教学、提升教学质量、促进教育公平提供一系列方法和策略。本书系统的介绍了计算机视觉技术与课堂学习行为相结合的这一必然发展趋势，从数据集构建、关键技术的模型方法提出、精准的应用实施三个方面展开了细致的论述。其中涉及的计算机任务主要包括面部表情识别、视线估计、头部姿态估计以及人体姿态估计，通过总结过去十余年课题组在这些方面的实践经验，以期为国内探索实现规模化教育与个性化培养的有机结合提供一定的借鉴和指导。
