随着社会改革进一步深化,我国GDP已经达到世界前列,成为仅次于美国的经济体。伴随着计算机通讯技术和互联网的进一步完善,传统教育改革也是人心所向。如此在这样的时代背景下,将成熟的计算机技术应用在传统自然教室,构建一个数字化的智能教室,成为了现代教育中的一个亮点。如何将科技手段应用于智能教室,既能对教师对课堂有反馈,又能针对学生因材施教,成了一个新的问题。本文在智能教室中,对有效获取学生在教学过程中的学生身份识别和学生行为检测做出了研究和实践。本文的主要贡献是设计并实现了在多节课学生自由出入的课堂学习场景下,基于图像处理和体感设备的学习者活动的测量系统。该系统首先通过图像处理方法对采集的视频图像帧进行学生人脸检测,运用神经网络技术对图像进行特征提取,最后使用距离度量的方法计算相似度来实现对学生的身份识别。其次,利用Kinect体感设备获取的骨骼原始数据和运动目标检测的方法,对学生课堂学习活动中的行为进行了测量。结合学生的身份识别和学生行为检测结果,不仅可以获得教室的实时到课情况和课堂活跃程度,还可以对学生个体在多节课中的课堂表现进行分析。本文实现了从数据采集、记录分析、识别和展示于一体的测量系统,不仅可以对学生因材施教,还有利于反馈教师课堂的效果,提高教学质量和效率。最后通过实践测试结果表明,本系统能够有效的对学生进行身份识别和学生的行为测量,也能实时的展示课堂的到课情况和课堂活跃程度,学生个体的行为表现。达到了课堂实践应用的需求,可以为教学过程评价提供客观的帮助。