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基于机器视觉的扇贝精选分级系统研究的中期报告
一、研究背景及意义
扇贝精选是国内一家在线教育企业，旗下产品为针对全球初学者而设计的语言学习产品。在其产品中，用户可以通过学习英语单词、句子等语言知识，提升自身的语言水平。
扇贝精选的词汇库中包含了大量不同等级的词汇，为了让用户在学习过程中更加科学地掌握词汇，且间隔时间不至于太短或者太长导致效果不佳，需要将词汇等级分为不同的阶段，给出相应的复习次数以及复习间隔时间。因此，本研究结合机器视觉技术，设计一个基于图像和数据混合的扇贝精选分级系统，用于自动分级和更新词汇。
该系统的研发将有益于扩充扇贝精选的功能，提升用户体验，加速词汇学习效果的提高。
二、研究目标
本研究的目标是基于图像和数据混合的方法，设计一个自动分级系统，用于提升扇贝精选用户的学习效果。
具体研究目标包括：
1.设计一个针对扇贝精选的图像处理算法，对单词卡片周围的边缘进行定位和分割，并识别出卡片上的单词和词性等基本信息。
2.定义一个符合语言学习规律的词汇分级体系，将扇贝精选的单词按照难易程度划分为不同的等级。
3.通过机器学习算法，利用用户在学习中的行为数据进行训练，对系统进行智能优化，进一步提升系统的准确性和稳定性。
三、研究方法和步骤
1.图像处理方法的设计：
通过图像处理方法，对扇贝精选的单词卡片进行自动识别和分类。本研究主要基于深度学习中的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，通过卷积神经网络对卡片边缘进行定位和分割，再通过循环神经网络识别单词和词性等基本信息。
2.词汇分级体系的定义：
本研究将扇贝精选的单词按照难易程度划分为不同的等级。具体分级标准包括：1)按照词汇频率和常见性来划分；2)按照词汇难度和语言水平来划分；3)按照用户学习历程和时间来划分。将分级体系尽量符合语言学习规律，让用户能够更加科学地掌握词汇。
3.机器学习算法的训练和优化：
本研究将通过机器学习算法，利用用户在学习中的行为数据进行训练，对系统进行智能优化，进一步提升系统的准确性和稳定性。具体包括：1)按照用户学习历程和时间，计算出用户的学习效果和掌握程度；2)结合图像和用户数据，将单词和词性等信息进行匹配标注；3)通过机器学习算法进行训练和评估，自动更新分级体系和复习周期，优化学习效果。
四、预期成果及意义
本研究的预期成果是，设计一个基于图像和数据混合的扇贝精选分级系统，用于自动分级和更新词汇。系统具体的功能包括：1)对单词卡片进行自动识别和分类；2)对单词进行自动分级和复习周期的规划和设计；3)通过机器学习算法对数据进行训练和优化，提升系统的准确性和稳定性。
本研究的意义在于，提升扇贝精选用户的学习效果，增加用户粘性，扩大用户基础；同时也具有推广应用和商业价值，可以为其他在线教育企业提供类似的服务和产品。