[发明专利]基于云计算的教学视频处理方法

权利要求书

1.一种基于云计算的教学视频处理方法，其特征在于，包括：

教师终端发送教学视频处理请求至教学管理云平台，所述教学视频处理请求包括教学视频信息、授课教师名称和授课教师职工编号，所述教学视频信息包括教学视频大小、教学视频格式和教学视频标识符；

视频处理模块的视频获取单元根据教学视频信息、授课教师名称和授课教师职工编号从数据库中获取对应的目标教学视频；

视频处理模块的视频分割单元对所述目标教学视频进行图像帧分割处理以得到若干课堂图像帧，并根据每个课堂图像帧对应的视频播放时间点将所有课堂图像帧按序排列以得到教学分析图像集；

图像分析模块的图像预处理单元对教学分析图像集中的每个课堂图像帧进行锐化滤波处理以对每个课堂图像帧中变化剧烈的高频部分进行增强以得到教学增强图像集，并对教学增强图像集中的每个教学增强图像进行几何形变矫正以得到教学复原图像集；

图像分析磨块的图像分割单元对教学复原图像集中的每个教学复原图像进行特征提取以得到每个教学复原图像的图像颜色特征，并根据每个教学复原图像的图像颜色特征和人体肤色区间将对应教学复原图像进行区域划分以将包含人脸的关键分析区域提取出来得到若干人脸识别区域；

图像分析模块的特征提取单元提取教学复原图像中的每个人脸识别区域的深度特征和几何特征，并根据所述深度特征和几何特征对相应人脸识别区域进行凹凸识别以得到对应学生人脸的五官轮廓线，并对所述五官轮廓线进行特征点提取以得到若干面部关键点；

图像分析模块的状态分析单源根据每个人脸识别区域的若干面部关键点构建每个学生的表情特征，并根据每个学生的表情特征进行面部状态分析以得到对应学生的课堂情绪状态；

状态联合模块对每个连续时间段内若干教学复原图像中的所有学生的课堂情绪状态进行状态联合分析以得到对应连续时间段内课堂的总体学习专注度；

专注度识别模块在确定所述总体学习专注度小于专注阈值时，根据所述连续时间段所指示的时间信息对目标教学视频进行视频段截取以得到目标优化视频段；

视频生成模块对获取的若干目标优化视频段进行视频拼接处理以得到课堂优化视频，并根据所述课堂优化视频、授课教师名称和授课教师职工编号生成课堂优化数据，并将其发送至对应的教师终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，图像分析模块的图像预处理单元对教学增强图像集中的每个教学增强图像进行几何形变矫正以得到教学复原图像集包括：

图像预处理单元对每个教学增强图像中发生几何形变的若干像素点进行仿射变换以将所述若干像素点的坐标位置矫正为正确坐标位置。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述几何形变为图像在采集过程中由于镜头失真、感光元件故障和传输数据丢失导致的图像中若干像素点的当前坐标位置与实际坐标位置不一致。

4.根据权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，所述人体肤色区间是指人体肤色在HSV色彩空间的颜色范围。

5.根据权利要求1至4之一所述的方法，其特征在于，图像分析模块的图像分割单元根据每个教学复原图像的图像颜色特征和人体肤色区间将对应教学复原图像进行区域划分以将包含人脸的关键分析区域提取出来得到若干人脸识别区域包括：

图像分割单元将每个教学图像的图像颜色特征中存在于人体肤色区间的颜色特征对应的分布区域作为包含人脸的关键分析区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，图像分析模块的特征提取单元根据深度特征和几何特征对相应人脸识别区域进行凹凸识别以得到对应学生人脸的五官轮廓线包括：

特征提取单元根据深度特征和几何特征对相应人脸识别区域进行凹凸识别以得到人脸识别区域的五轮廓特征和轮廓结构关系；

特征提取单元根据每个人脸识别区域的五官轮廓特征与标准人脸轮廓特征之间的距离确定对应人脸识别区域存在学生人脸；

特征提取单元根据轮廓结构关系和五官轮廓特征进行轮廓分析以得到对应学生人脸的五官轮廓线。