本发明专利技术公开了一种基于图像识别的教师板书设计水平诊断方法及装置，方法包括：获取目标教师的板书图像数据，并从所述板书图像数据中识别板书基础数据；对所述板书基础数据进行属性描述及分类，得到属性信息；根据所述属性信息计算板书指标参数；根据所述板书指标参数，生成目标教师的板书设计水平的判定结果。本发明专利技术效率高且抗干扰能力强，可广泛应用于图像处理技术领域。像处理技术领域。像处理技术领域。
【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的教师板书设计水平诊断方法及装置
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其是一种基于图像识别的教师板书设计水平诊断方法及装置。
技术介绍
[0002]板书是传递教学信息的教学行为方式，良好的板书设计对突出教学重难点、帮助学生学习等具有积极作用。尽管多媒体教学软件和数字化资源在教学中的广泛地应用为教师呈现教学信息提供了方便的途径，但是板书能够让教学信息动态呈现，书写板书的过程够循序渐进，由浅入深，体现了课程知识点之间的逻辑关系，能有效的帮助学生跟随教师板书过程进行知识学习。因此，提升教师的板书设计水平，有助于提升课堂教学质量。
[0003]现有的图像识别技术可以很好地实现图像中文字的识别，已用于对板书图像中文字内容的识别，但却未用于对教学板书规范性、布局、字体等进行分析，也没有人提出对板书中的字体规范度、书写规整度、布局均衡性、色彩数量等方面进行自动分析的方法。因此当前这些分析只能依赖人工完成，存在效率低下、以主观性大等弊端。
[0004]手写板书检测技术中，常用的特征提取方法有基于重心、粗网络、投影、笔画穿越密度、文字轮廓等技术，但是这些提取书写特征方法存在抗干扰能力差的缺点，对畸形移位变换不敏感。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种效率高且抗干扰能力强的，基于图像识别的教师板书设计水平诊断方法及装置。
[0006]本专利技术实施例的一方面提供了一种基于图像识别的教师板书设计水平诊断方法，包括：
[0007]获取目标教师的板书图像数据，并从所述板书图像数据中识别板书基础数据；
[0008]对所述板书基础数据进行属性描述及分类，得到属性信息；
[0009]根据所述属性信息计算板书指标参数；
[0010]根据所述板书指标参数，生成目标教师的板书设计水平的判定结果。
[0011]可选地，所述获取目标教师的板书图像数据，并从所述板书图像数据中识别板书基础数据，包括：
[0012]通过摄像装置获取板书图像数据；
[0013]对所述板书图像数据进行预处理，获取板书基础数据；
[0014]其中，所述预处理包括图像分割处理、灰度化处理、二值化处理、汉字位置标准化与大小统一化处理、滤波处理或者汉字骨架中至少一种；
[0015]所述板书基础数据包括字体规范度、书写规整度、布局均衡性和色彩数量。
[0016]可选地，所述根据所述属性信息计算板书指标参数，包括：
[0017]根据所述属性信息计算楷体相似度；
[0018]其中，所述楷体相似度的计算公式为：
[0019][0020]其中，A和B都是特征向量；A
i
和B
i
是特征向量A和B中的元素；θ是特征向量A和B在向量空间中的夹角；所述楷体相似度用于表征单个汉字与对应楷体字库中标准字之间的匹配度。
[0021]可选地，所述根据所述属性信息计算板书指标参数，包括：
[0022]根据所述属性信息计算两个字之间的实际距离；
[0023]其中，所述实际距离d的计算公式为：
[0024][0025][0026]其中，(x，y)代表字的坐标；d代表两点(x1，y1)和(x2，y2)之间的距离；M代表M*N二值化点阵中的行数；N代表M*N二值化点阵中的列数；i代表点阵中第i行，j代表点阵中第j列，其中i的取值范围为[1,M]，j的取值范围为[1,N]；f(i,j)代表汉字像素或背景像素。
[0027]可选地，所述根据所述属性信息计算板书指标参数，包括：
[0028]根据所述属性信息计算板书中行或列的倾斜程度；
[0029]其中，所述倾斜程度的计算公式为：
[0030][0031]其中，α为两个向量的夹角，用于表征倾斜程度；a＝(x1，y1)，b＝(x2，y2)，x1，y1代表第一个点的坐标值；x2,y2代表第二个点的坐标值。
[0032]可选地，所述根据所述属性信息计算板书指标参数，包括：
[0033]根据所述属性信息计算板书的布局均衡性；
[0034]其中，所述布局均衡性的计算公式为：
[0035][0036]其中，H(i,j)表示每一灰度级的布局均衡性；i表示像素的灰度值(0≤i≤255)；j表示邻域灰度均值(0≤j≤255)；P
i,j
为每一灰度级出现的概率。
[0037]可选地，所述根据所述属性信息计算板书指标参数，包括：
[0038]根据所述属性信息计算板书图像中的RGB空间映射到HSV彩色空间；
[0039]根据所述HSV彩色空间确定字体颜色数量。
[0040]本专利技术实施例的另一方面还提供了一种基于图像识别的教师板书设计水平诊断装置，包括：
[0041]第一模块，用于获取目标教师的板书图像数据，并从所述板书图像数据中识别板书基础数据；
[0042]第二模块，用于对所述板书基础数据进行属性描述及分类，得到属性信息；
[0043]第三模块，用于根据所述属性信息计算板书指标参数；
[0044]第四模块，用于根据所述板书指标参数，生成目标教师的板书设计水平的判定结果。
[0045]本专利技术实施例的另一方面还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
[0046]所述存储器用于存储程序；
[0047]所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
[0048]本专利技术实施例的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
[0049]本专利技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。
[0050]本专利技术的实施例获取目标教师的板书图像数据，并从所述板书图像数据中识别板书基础数据；对所述板书基础数据进行属性描述及分类，得到属性信息；根据所述属性信息计算板书指标参数；根据所述板书指标参数，生成目标教师的板书设计水平的判定结果。本专利技术效率高且抗干扰能力强。
附图说明
[0051]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0052]图1为本专利技术基于图像识别的教师板书设计水平诊断方法的流程图；
[0053]图2是本专利技术实施例的字体相似度识别示例图；
[0054]图3是本专利技术实施例的行间距分析图；
[0055]图4本专利技术实施例的列间距分析图；
[0056]图5是本专利技术实施例的倾斜度分析图；
[0057]图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的教师板书设计水平诊断方法，其特征在于，包括：获取目标教师的板书图像数据，并从所述板书图像数据中识别板书基础数据；对所述板书基础数据进行属性描述及分类，得到属性信息；根据所述属性信息计算板书指标参数；根据所述板书指标参数，生成目标教师的板书设计水平的判定结果。2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的教师板书设计水平诊断方法，其特征在于，所述获取目标教师的板书图像数据，并从所述板书图像数据中识别板书基础数据，包括：通过摄像装置获取板书图像数据；对所述板书图像数据进行预处理，获取板书基础数据；其中，所述预处理包括图像分割处理、灰度化处理、二值化处理、汉字位置标准化与大小统一化处理、滤波处理或者汉字骨架中至少一种；所述板书基础数据包括字体规范度、书写规整度、布局均衡性和色彩数量。3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的教师板书设计水平诊断方法，其特征在于，所述根据所述属性信息计算板书指标参数，包括：根据所述属性信息计算楷体相似度；其中，所述楷体相似度的计算公式为：其中，A和B都是特征向量；A
i
和B
i
是特征向量A和B中的元素；θ是特征向量A和B在向量空间中的夹角；所述楷体相似度用于表征单个汉字与对应楷体字库中标准字之间的匹配度。4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的教师板书设计水平诊断方法，其特征在于，所述根据所述属性信息计算板书指标参数，包括：根据所述属性信息计算两个字之间的实际距离；其中，所述实际距离d的计算公式为：其中，所述实际距离d的计算公式为：其中，(x，y)代表字的坐标；d代表两点(x1，y1)和(x2，y2)之间的距离；M代表M*N二值化点阵中的行数；N代表M*N二值化点阵中的列数；i代表点阵中第i行，j代表点阵中第j列，其中i的取值范围为[1,M]，j的取值范围为[1,N]；f(i,j)...
【专利技术属性】
技术研发人员：穆肃，赵丽，宁秀文，陈莹，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：
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