基于人脸识别的视频授课综合评估方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109740964A(43)申请公布日2019.05.10(21)申请号201910056193.5(22)申请日2019.01.22(71)申请人南京钟山虚拟现实技术研究院有限公司地址210000江苏省南京市秦淮区永智路10号3幢6层(72)发明人谢海春陆郝凌栾敏文(74)专利代理机构南京德铭知识产权代理事务所(普通合伙)32362代理人娄嘉宁(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)G06Q50/20(2012.01)G06K9/00(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称基于人脸识别的视频授课综合评估方法和系统(57)摘要本发明提供一种基于人脸识别的视频授课综合评估方法，包括：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；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；S3：统计采集到的回答数据，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；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：计算本次视频授课的总评估分。本发明通过学员答题时的各项参数，对视频授课效果进行阶段性评估以及总体评估，给教学方式的改进提供参考，另外，通过改变答题方式，调动学员的参与积极性。CN109740964ACN109740964A权利要求书1/3页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2CN109740964A权利要求书2/3页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7.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，所述注意力评估标准值A′i的影响因子包括授课时长；所述知识汲取度评估标准值B′i的影响因子包括授课时间和课堂问题的知识覆盖率。