随着电子信息化的快速发展,基于网络的在线学习系统应运而生。该系统的出现,充分满足了人们随时随地学习任何内容的需要。但是相对于传统模式的教学,该系统在其发展过程中也有很多的弊端。目前的学习系统大多以学习者学习时间的长短作为标准对学习效果进行评价,但是缺乏对学习者学习过程的监控和状态的反馈,导致其真实的学习效果并不理想。因此,本文提出利用摄像头实时捕获视频流并根据视频流中的图像对学习者的疲劳、注意力以及学习状态进行实时分析并在学习者出现疲劳、注意力不集中以及非本人学习的情况下通过音频和对话框进行提醒以实现响应。本文的研究内容主要有：(1)提出了一种新的状态识别的方法,考虑需要对学习者的注意力、疲劳以及学习状态进行分析判断,提出了集中度、疲劳度、安全度、提醒时间等四个标准对学习者的状态进行度量,并通过有限状态自动机对该算法进行形式化的描述,最后从理论上验证了该方法的可行性。(2)提出了五种人脸检测的思路。说明了常用的人脸检测方法,并根据实时准确检测的要求决定选用AdaBoost算法,但是针对AdaBoost算法无法检测旋转角度过大的人脸,本文考虑同时结合基于肤色的人脸检测方法,并根据这两种人脸检测方法的特点提出了五种人脸检测的思路,最后通过在MobBIO人脸库中实验对这五种方法进行检测时间以及误检率的比较最后选定其中一种人脸检测思路。(3)提出了先学习再检测的方法以实现对特定人脸特征的捕获,从而根据人脸特征识别人脸并有效降低帧检测所需要的时间。当选定各个参数度量学习者的状态时,针对不同的人同一个标准并不能完全描述学习者的状态甚至可能会出现误差。因此本文提出在学习者开始学习的时候先根据捕获到的图像进行特征学习,并建立相应的特征向量,从而根据该特征实现人脸的识别同时对其需要度量的各个参数进行修正。(4)提出了多参数的方法对学习者的状态进行分析。为了更好地分析学习者的状态,本文并不通过单一参数对其状态进行评估,而是通过多个参数同时进行分析,从而提高分析结果的准确度。实验结果表明,该方法能相对准确的实现对学习状态的识别。