我院2020级博士生方铭和2022级硕士生刘琦的论文“A Teacher Classroom Dress Assessment Method Based on a New Assessment Dataset”被人工智能领域国际会议IJCAI 2024接收。作者均来自刘淑华教授团队，方铭为2020级博士生，刘琦、杜新宁为2022级硕士生，周云鹏、梁琦汶为2020级本科生。

会议简介：International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)是人工智能领域最主要的学术会议之一，每年举办一次。IJCAI是CCF推荐A类会议。

会议名称：The 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence （IJCAI-2024）

会议类别：中国计算机学会推荐A类会议

第一作者：方铭，刘琦（同等贡献，Equal contributions）

作者顺序：方铭，刘琦，周云鹏，杜新宁，梁琦汶，刘淑华

通讯作者：刘淑华

论文题目：A Teacher Classroom Dress Assessment Method Based on a New Assessment Dataset

论文概述：教师的着装影响着学生对教师素质的认知，得体的着装是对教师的职业要求。因此，对教师着装进行评价可以更好地规范和提升教师的着装。然而，教师着装的数据的缺乏集阻碍了这一领域的发展。为此，本文构建了教师课堂着装评估(TCDA)数据集。据我们所知，这是第一个专注于教师着装的数据集。该数据集来自课堂环境，涵盖25个教师属性，共11879个教师着装样本，有足够的正反例。因此，TCDA数据集是一个具有挑战性的评估数据集，具有数据多样性等特点。为了验证数据集的有效性，本文系统探索了行人属性信息的新视角，首次提出了教师着装评估方法(TDAM)，旨在利用预测的教师25个属性对教师的整体着装进行评分，从而促进教师课堂教学领域的发展。实验结果验证了TCDA数据集的合理性和TDAM方法的有效性。