意识检测技术一直在各种企业中获得牵引力;最常用于驾驶员疲劳检测，最近的研究已经转向使用计算机视觉技术来分析在线教室等环境中的用户注意。本文旨在通过分析预测意识和疲劳的最大贡献，扩展了以前的分支检测研究。我们利用开源面部分析工具包OpenFace，以分析不同程度的注意力水平的受试者的视觉数据。然后，使用支持向量机（SVM），我们创建了几种用于用户注意的预测模型，并识别导向渐变（HOG）和动作单位的直方图，是我们测试的功能的最大预测因子。我们还将这种SVM的性能与利用卷积和/或经常性神经网络（CNN和CRNN）的性能进行了比较了这种SVM的性能。有趣的是，CRNN似乎没有比他们的CNN同行更好地表现出来。虽然深入学习方法实现了更大的预测精度，但使用较少的资源，使用某些参数来利用SVMS，能够逼近深度学习方法的性能。