[發(fā)明專利]一種教學(xué)行為的分析方法、裝置、系統(tǒng)及設(shè)備在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010135954.9 | 申請(qǐng)日: | 2020-03-02 |
| 公開(公告)號(hào): | CN111353439A | 公開(公告)日: | 2020-06-30 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張軼君;朱玉榮 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 北京文香信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06K9/00 | 分類號(hào): | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06Q50/20 |
| 代理公司: | 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 | 代理人: | 郭化雨 |
| 地址: | 100176 北京市大興區(qū)北京經(jīng)濟(jì)*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 教學(xué) 行為 分析 方法 裝置 系統(tǒng) 設(shè)備 | ||
本申請(qǐng)公開了一種教學(xué)行為的分析方法、裝置、系統(tǒng)和設(shè)備,應(yīng)用于教學(xué)行為分析,該方法包括:獲取待處理圖像,所述待處理圖像中攜帶有用戶的肢體信息和面部信息;將所述待處理圖像輸入到行為特征分析模型,得到所述用戶的行為特征的分析結(jié)果;其中,所述行為特征分析模型是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分析結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練得到的;所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)為攜帶有肢體信息和面部信息的歷史圖像,所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分析結(jié)果為所述歷史圖像的預(yù)設(shè)分析結(jié)果。通過預(yù)先建立的模型,對(duì)圖像進(jìn)行處理,避免了現(xiàn)有技術(shù)中識(shí)別人物的教學(xué)行為特征人為主觀因素的影響,獲取的行為特征、行為分析結(jié)果更具有客觀性。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,特別是涉及一種教學(xué)行為的分析方法、裝置、系統(tǒng)及設(shè)備。
背景技術(shù)
課堂上,對(duì)學(xué)生的行為進(jìn)行分析,是信息化教學(xué)發(fā)展到近幾年的一個(gè)重要需求。
在現(xiàn)有技術(shù)中,通過捕捉課堂上學(xué)生的圖像,然后由教研人員觀察圖像中學(xué)生的舉手動(dòng)作和面部表情等信息,來對(duì)該學(xué)生的行為進(jìn)行分析,并為該學(xué)生在課堂上的表現(xiàn)進(jìn)行打分。
然而,通過教研人員對(duì)學(xué)生在課堂上的表現(xiàn)進(jìn)行打分的過程中,難免會(huì)摻雜教研人員的主觀情緒,導(dǎo)致打分不準(zhǔn)確。缺乏客觀性的分?jǐn)?shù)對(duì)以后的教研工作進(jìn)行改進(jìn)的參考意義較小。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述技術(shù)問題,本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N教學(xué)行為的分析方法、裝置、系統(tǒng)及設(shè)備。通過預(yù)先建立的模型,對(duì)圖像進(jìn)行處理,避免了現(xiàn)有技術(shù)中識(shí)別人物的教學(xué)行為特征人為主觀因素的影響,獲取的行為特征、行為分析結(jié)果更具有客觀性。
本申請(qǐng)公開了如下技術(shù)方案:
第一方面,本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N教學(xué)行為的分析方法,應(yīng)用于教學(xué)行為分析,所述方法包括:
獲取待處理圖像,所述待處理圖像中攜帶有用戶的肢體信息和面部信息;
將所述待處理圖像輸入到行為特征分析模型,得到所述用戶的行為特征的分析結(jié)果;
其中,所述行為特征分析模型是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分析結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練得到的;所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)為攜帶有肢體信息和面部信息的歷史圖像,所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分析結(jié)果為所述歷史圖像的預(yù)設(shè)分析結(jié)果。
可選的,所述行為特征分析模型包括:第一特征提取層、第二特征提取層、特征融合層和輸出層;
將所述待處理圖像輸入到行為特征分析模型,得到所述用戶的行為特征得分具體包括:
將所述待處理圖像輸入到所述第一特征提取層,獲得肢體特征向量;將所述待處理圖像輸入到所述第二特征提取層,獲得面部特征向量;
將所述肢體特征向量和所述面部特征向量輸入到特征融合層,獲得融合特征向量;
將所述融合特征向量輸入到輸出層,輸出所述待處理圖像的行為特征的分析結(jié)果。
可選的,所述行為特征分析模型還包括:特征匹配層;在將所述肢體特征向量和所述面部特征向量輸入到特征融合層之前,所述方法還包括:
將所述肢體特征向量和所述面部特征向量輸入到所述特征匹配層,輸出所述肢體特征向量與所述面部特征向量匹配。
可選的,所述特征匹配層包括第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);將所述肢體特征向量和所述面部特征向量輸入到所述特征匹配層,輸出所述肢體特征向量與所述面部特征向量匹配具體包括:
將所述肢體特征向量輸入到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸出所述肢體特征向量的位置;將所述面部特征向量輸入到所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸出所述面部特征向量的位置;
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