[发明专利]基于人脸识别的视频授课综合评估方法和系统在审
申请号: | 201910056193.5 | 申请日: | 2019-01-22 |
公开(公告)号: | CN109740964A | 公开(公告)日: | 2019-05-10 |
发明(设计)人: | 谢海春;陆郝凌;栾敏文 | 申请(专利权)人: | 南京钟山虚拟现实技术研究院有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/20;G06K9/00 |
代理公司: | 南京德铭知识产权代理事务所(普通合伙) 32362 | 代理人: | 娄嘉宁 |
地址: | 210000 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 视频 授课 人脸识别 答题 课堂 评估结果 综合评估 采集 阶段性评估 抢答 规则发送 教学方式 评估参数 客户端 正确率 评估 统计 指令 发送 参考 重复 改进 | ||
1.一种基于人脸识别的视频授课综合评估方法,每个授课视频设置有M轮课堂问题,每轮课堂问题对应设置有注意力评估标准值A′i、知识汲取度评估标准值Bi′,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1:将第i轮课堂问题和一人脸识别指令按照设定的规则发送至所有正在接受视频授课的学员的客户端,其中,i=1,2,…,M;
所述人脸识别指令用以采集答题学员的脸部图像,将之与该学员登录客户端时的脸部图像比对,以进行身份验证;
S2:采集所述课堂问题发送后K1时间范围内所有学员的回答数据,未采集到回答数据的学员视为未答复,所述回答数据至少包括答题时间、答题是否正确、答题学员的ID、答题学员身份验证结果;
S3:统计采集到的回答数据,将答题时间小于等于K2的学员视为抢答人员,将答题时间大于K2的学员视为一般答题人员,K2<K1,计算获取以下三个评估参数:
总共答题率
总共正确率
抢答率
S4:计算本轮课堂评估结果,所述本轮课堂评估结果包括单轮注意力评估分Ai和单轮知识汲取度评估分Bi;
S5:重复步骤S1-S4,直至统计完成所有轮次的课堂评估结果;
S5:结合每轮课堂问题的注意力评估标准值A′i、知识汲取度评估标准值B′i,根据下述公式以计算本次视频授课的总评估分Y:
其中,ω1和ω2分别为注意力、知识汲取度的评估权重,ω1+ω2=1。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的视频授课综合评估方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述人脸识别指令设置有触发条件,触发条件为学员答题正确。
3.根据权利要求1所述的基于人脸识别的视频授课综合评估方法,其特征在于,所述方法还包括:
创建一动态存储数据库,用以存储一次视频授课过程中身份验证未通过的学员ID;
步骤S2中,如果存在身份验证未通过的学员,将该学员的ID与所述动态存储数据库中的学员ID做比对,如果该学员的ID未存储在动态数据库中,将该学员的ID存储至动态数据库。
4.根据权利要求1或者3所述的基于人脸识别的视频授课综合评估方法,其特征在于,所述方法还包括:
步骤S5中,计算本次视频授课过程中的总违规人数,计算获得违规率
5.根据权利要求4所述的基于人脸识别的视频授课综合评估方法,其特征在于,所述方法还包括:
结合每轮课堂问题的注意力评估标准值A′i、知识汲取度评估标准值B′i,根据下述公式以计算本次视频授课的总评估分Y:
其中,ω1、ω2和ω3分别为注意力、知识汲取度、违规率的评估权重,ω1+ω2+ω3=1。
6.根据权利要求1所述的基于人脸识别的视频授课综合评估方法,其特征在于,步骤S3中,统计采集到的回答数据,将答题时间小于等于K2的学员视为抢答人员,将答题时间大于K2的学员视为一般答题人员,K2<K1,计算获取以下三个评估参数的方法包括:
统计抢答人员的人数L1、一般答题人员的人数L2、抢答正确并且身份验证通过的人员数f1、一般答题正确并且身份验证通过的人员数f2;
设全部学员数为x,通过下述公式分别计算三个评估参数:
总共答题率
总共正确率
抢答率
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
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