本发明专利技术公开了一种基于人像点模式匹配的直播教学分析方法，属于直播教学分析技术领域，包括在直播教学开始时获取学生的人像；根据每个学生人像的特性提取每个学生的三元组人像图G，针对每个学生的三元组人像图G构建待匹配点集，再分别对待匹配的点集构建Laplace矩阵，对学生人像图进行奇异分解得到学生人像图的特征值和特征向量。本发明专利技术通过直播教学时显示学生头部姿势的改变对学生直播教学时的表现进行评估，通过分心指标的设置还能够便于为老师期末教学平时分打分时提供打分的依据，解决了现有的互联网直播平台不能够结合直播时学生人像实时分析学生专注程度的不足。时学生人像实时分析学生专注程度的不足。时学生人像实时分析学生专注程度的不足。
【技术实现步骤摘要】
一种基于人像点模式匹配的直播教学分析方法
[0001]本专利技术涉及一种直播教学分析方法，特别是涉及一种基于人像点模式匹配的直播教学分析方法，属于直播教学分析
技术介绍
[0002]在《基于现代化技术的网课平台的研究与应用》中提及了一种基于SaaS技术研发的互联网直播学习平台，但是在这个互联网直播教学平台上，直播教学存在一个问题，即老师在进行教学时专注于课件的讲解，忽略了学生的听课情况，学生上课时的分心指标无法记录和分析，进而影响老师的教学授课效果以及学生的学习效果，但是现有的直播教学系统中还不存在能够对直播教学时学生的人像进行分析，在学生分心指标不够时及时提醒老师的方法，单一的学习效果测试不能够实时反映学生在上课时的状态，针对以上不足，怎样研究出一种基于人像点模式匹配的直播教学分析方法是当前亟待解决的问题，利用这种方法能够使用学生听课窗口上的视频人像进行点模式匹配，通过分心指标的分析和计算值提醒老师学生上课的专注程度。
技术实现思路
[0003]本专利技术的主要目的是为了解决现有的互联网直播学习平台不能够结合直播时的学生人像实时分析直播时学生专注程度的不足，而提供的一种基于人像点模式匹配的直播教学分析方法。
[0004]本专利技术的目的可以通过采用如下技术方案达到：
[0005]一种基于人像点模式匹配的直播教学分析方法，所述方法包括：
[0006]步骤一：在直播教学开始时获取学生的人像；
[0007]步骤二：根据每个学生人像的特性提取每个学生的三元组人像图 G，针对每个学生的三元组人像图G构建待匹配点集，再分别对待匹配的点集构建Laplace矩阵，对学生人像图进行奇异分解得到学生人像图的特征值和特征向量，通过分解后的特征值和特征向量，构造一个初始的匹配关系矩阵，结合匈牙利算法，使得点集间的匹配代价最小，得到新的匹配关系矩阵，实现学生人像特征点的匹配；
[0008]步骤三：设置每隔十分钟进行一次人像匹配任务，每次匹配时长设为2分钟，匹配图像次数设为4次；
[0009]步骤四：匹配每个学生的人像时，设置匹配的学生分心指标公式为：
[0010][0011]式中：Z
c
记为图像匹配的学生分心指标，A
c
记为目标学生的图像特征点移动速度之和，B
c
记为除去目标学生外其他学生的图像特征点移动速度之和，α、β和γ均记为考虑学生类别的数值不同的常数系数。
[0012]其中：
[0013]式中：x
i
记为每次匹配人像时每个特征点的移动距离，t
i
记为每次匹配人像时每个特征点的移动时长，m
c
记为目标学生的人像特征点围成的特征面积，n记为记为目标学生的特征点数目；
[0014][0015]式中：x
i,j
记为每次匹配时除去目标学生以外的其他学生单个学生的每个特征点的移动距离，t
i,j
记为每次匹配人像时每个除去目标学生的其他学生每个特征点的移动时长，v记为参与直播的学生总数；
[0016]步骤五：当参与直播的学生分心，分心指标超过提前设置的标准值时，直播屏幕上分心的学生头像边框变红，并再屏幕下方提示讲课老师有学生的分心指标和学生姓名；
[0017]步骤六：根据每次学生上课的情况直播上记录每次直播上课学生的分心指标得分，为老师评定学分中的平时分打分提供依据。
[0018]作为本专利技术进一步的方案，所述步骤六中所述的为老师评定学分中的平时分打分提供依据的依据公式为：
[0019][0020]式中：P
c
记为该学生一学期的平时分得分，30记为平时分总分， Z
c,h
记为每次直播学生的分心指标，h记为直播序号数，d记为每学期进行直播教学的次数。
[0021]作为本专利技术进一步的方案，所述步骤一中的学生为小学生、中学生或大学生中的一种。
[0022]作为本专利技术进一步的方案，所述步骤二中每个学生的三元组人像图G，当步骤二中的学生为小学生，图G中特征点的数量设为15个，当步骤二中的学生为中学生，图G中特征点的数量设为20个，当步骤二中的学生为大学生，图G中特征点的数量为25个。
[0023]作为本专利技术进一步的方案，所述步骤三中设置每隔十分钟进行一次人像匹配任务，还能够设置每隔五分钟进行一次人像匹配任务，且在设置每隔五分钟进行一次人像匹配任务时，每次匹配时长设为1分钟，匹配图像次数设为4次。
[0024]作为本专利技术进一步的方案，所述步骤四中α、β和γ的常数值考虑学生类别的不同年龄，分别设置为：
[0025]当学生类别为小学生时，α＝1.25，β＝0.23，γ＝1；
[0026]当学生类别为中学生时，α＝1.18，β＝0.21，γ＝0.85；
[0027]当学生类别为大学生时，α＝1.01，β＝0.15，γ＝0.66。
[0028]作为本专利技术进一步的方案，所述步骤五还能够设置为：
[0029]步骤五：当参与直播的学生分心，并且分心指标超过提前设置的标准值时，直播屏幕上分心的学生窗口抖动，并在讲课老师的教学窗口抖动提示，教学窗口通过弹幕飘出分心学生的姓名。
[0030]作为本专利技术进一步的方案，所述步骤五中提前设置的标准值根据直播教学视频回放确定，通过将学生的表现和分心指标进行比对，并根据多次直播回放设定分心指标显示学生分心的数值范围。
[0031]本专利技术的有益技术效果：按照本专利技术的基于人像点模式匹配的直播教学分析方
法，通过图像的点匹配模式结合匈牙利算法对学生的图像进行特征的匹配，能够准确的匹配到变换头部姿势后的学生，计算直播教学时显示学生头部姿势的改变，进而通过学生头部姿态的改变来对学生直播教学时的表现进行评估，通过步骤四公式的设置能够计算出每个学生的分心指标，进而便于在直播教学的时候对学生的分心程度直接计算，在老师进行教学资料演示时能够监督学生的学习状态，并为讲解资料的老师提供提示信息，及时提醒老师监督学生的学习状态，提高直播教学的互动性，同时便于提高学生直播课堂的学习效果，通过分心指标的设置还能够便于为老师期末教学平时分打分时提供打分的依据，方便记录每次直播教学学生的上课情况，解决了现有的互联网直播学习平台不能够结合直播时学生人像实时分析学生专注程度的不足。
附图说明
[0032]图1为按照本专利技术的基于人像点模式匹配的直播教学分析方法整体结构示意图。
具体实施方式
[0033]为使本领域技术人员更加清楚和明确本专利技术的技术方案，下面结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。
[0034]如图1所示，本实施例提供的基于人像点模式匹配的直播教学分析方法，所述方法包括：
[0035]步骤一：在直播教学开始时获取学生的人像；
[0036]步骤二：根据每个学生人像的特性提取每个学生的三元组人像图 G，针对每个学生的三本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人像点模式匹配的直播教学分析方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：在直播教学开始时获取学生的人像；步骤二：根据每个学生人像的特性提取每个学生的三元组人像图G，针对每个学生的三元组人像图G构建待匹配点集，再分别对待匹配的点集构建Laplace矩阵，对学生人像图进行奇异分解得到学生人像图的特征值和特征向量，通过分解后的特征值和特征向量，构造一个初始的匹配关系矩阵，结合匈牙利算法，使得点集间的匹配代价最小，得到新的匹配关系矩阵，实现学生人像特征点的匹配；步骤三：设置每隔十分钟进行一次人像匹配任务，每次匹配时长设为2分钟，匹配图像次数设为4次；步骤四：匹配每个学生的人像时，设置匹配的学生分心指标公式为：式中：Z
c
记为图像匹配的学生分心指标，A
c
记为目标学生的图像特征点移动速度之和，B
c
记为除去目标学生外其他学生的图像特征点移动速度之和，α、β和γ均记为考虑学生类别的数值不同的常数系数。其中：式中：x
i
记为每次匹配人像时每个特征点的移动距离，t
i
记为每次匹配人像时每个特征点的移动时长，m
c
记为目标学生的人像特征点围成的特征面积，n记为记为目标学生的特征点数目；式中：x
i,j
记为每次匹配时除去目标学生以外的其他学生单个学生的每个特征点的移动距离，t
i,j
记为每次匹配人像时每个除去目标学生的其他学生每个特征点的移动时长，v记为参与直播的学生总数；步骤五：当参与直播的学生分心，分心指标超过提前设置的标准值时，直播屏幕上分心的学生头像边框变红，并再屏幕下方提示讲课老师有学生的分心指标和学生姓名；步骤六：根据每次学生上课的情况直播上记录每次直播上课学生的分心指标得分，为老师评定学分中的平时分打分提供依据。2.如权利要求1所述的一种基于人像点模式匹配的直播教学分析方法，其特征在于，所述步骤六中所述的为老师...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐勇军，
申请(专利权)人：中科厦门数据智能研究院，
类型：发明
国别省市：
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