【技术实现步骤摘要】
一种分析方法及装置
本申请涉及智能分析领域，尤其涉及一种分析方法及装置。
技术介绍
儿童是祖国的未来，1-8周岁学龄前儿童的身心健康发展是现如今国家和家长的关注重心。目前的孩子由于父母陪伴较少或教育偏差，很多孩子不能德智体美劳全方位全面发展。近年来，随着计算机网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控技术也有了长足的发展。视频节目以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。然而现有的视频节目方面的系统，基本都是针对推荐方面的，并没有对学龄前儿童的多元智能方面的分析，现有基于推荐的方法针对的是学龄前儿童群体进行推荐，然而由于各个儿童的多元智能发展并不相同，所以现如今亟需针对性地对于个体儿童进行多元智能分析的方法。
技术实现思路
本申请提供了一种分析方法，包括如下步骤：采集视频画面并捕捉儿童表情动作图像；视频画面包括节目播放环节的节目画面、互动环节的互动画面和问答环节的提问画面，儿童表情动作图像包括儿童在节目播放环节、互动环节和问答环节问题的表情动作图像；从捕捉到的表情...
【技术保护点】
1.一种分析方法，其特征在于，包括如下步骤：/n采集视频画面并捕捉儿童表情动作图像；视频画面包括节目播放环节的节目画面、互动环节的互动画面和问答环节的提问画面，儿童表情动作图像包括儿童在节目播放环节、互动环节和问答环节的表情动作图像；/n从捕捉到的表情动作图像中识别儿童在观看节目及回答问题时的面部表情及肢体动作，将识别出的面部表情和肢体动作转化为对应的表情动作标签；/n运用聚类分析算法对采集的视频画面、表情动作标签以及儿童基础信息进行聚合分析，得到多元智能发展分析结果；/n根据多元智能发展分析结果自动选取儿童薄弱项相关的课程或节目。/n
【技术特征摘要】
1.一种分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
采集视频画面并捕捉儿童表情动作图像；视频画面包括节目播放环节的节目画面、互动环节的互动画面和问答环节的提问画面，儿童表情动作图像包括儿童在节目播放环节、互动环节和问答环节的表情动作图像；
从捕捉到的表情动作图像中识别儿童在观看节目及回答问题时的面部表情及肢体动作，将识别出的面部表情和肢体动作转化为对应的表情动作标签；
运用聚类分析算法对采集的视频画面、表情动作标签以及儿童基础信息进行聚合分析，得到多元智能发展分析结果；
根据多元智能发展分析结果自动选取儿童薄弱项相关的课程或节目。
2.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，采集视频画面并捕捉儿童表情动作图像，具体包括如下子步骤：
当接收到截屏指令后，根据当前播放节目制式确定要分配的截屏图像的截屏存储区大小；
在视频播放及互动过程中，每间隔预设时长通过拍摄装置捕捉儿童表情动作图像；
记录捕捉儿童表情动作图像的时刻，并按照捕捉时刻确定截屏时刻，根据截屏时刻从视频画面中查找对应时间的播放画面；
将捕捉的儿童表情动作图像与对应截屏的播放画面存储在分配的截屏存储区中。
3.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，从捕捉到的表情动作图像中识别儿童在观看节目及回答问题时的面部表情及肢体动作，将识别出的面部表情和肢体动作转化为对应的表情动作标签，具体包括如下子步骤：
构建并训练基于卷积神经网络的情绪识别模型和动作识别模型；
将捕捉到的儿童表情图像输入情绪识别模型中，输出表情标签；
将捕捉到的儿童动作图像输入动作识别模型中，输出动作标签；
其中将输出的表情标签和动作标签合称为表情动作标签。
4.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，采集的节目播放环节的节目画面、互动环节的互动画面和问答环节的提问画面作为日志信息存储至日志中；运用聚类分析算法对收集的日志信息、表情动作标签以及儿童基础信息进行聚合分析，得到多元智能发展分析结果，具体包括如下子步骤：
对日志信息、表情动作标签以及儿童基础信息进行关键词的提取和筛选，计算每个关键词在文本集合中的权重值，得到权重值集合；
将获取到的权重值集合输入聚类分析模型中，对儿童基础信息进行聚类分析，输出包括多种智能发展方向的多元智能发展分析结果；
将多元智能分析结果以图表形式进行展示。
5.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，预先为每种智能发展方向设定一定数量的课程和节目，作为预存的课程和节目，当识别出儿...
【专利技术属性】
技术研发人员：李小波，张刚强，
申请(专利权)人：恒信东方文化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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