本发明涉及教学辅助设备技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的互动教学方法及系统。
背景技术
课堂教学是目前最主要的教育形式之一。在课堂教学活动中，互动教学可以使授课教师及时了解学生对知识点的理解和掌握程度，教师可以根据学生的反馈适当的调整教学内容和进度，实现有效沟通而不是仅仅单向的知识传播，进而活跃课堂氛围以提高教学效果。
常见的互动教学大致分两种方式：一种是课堂提问的方式，这种方式的缺点是在有限的时间里教师只能了解个别学生的掌握情况，很难把握整体学习情况；另一种方式是教师和学生通过在线教育系统进行互动；现有的在线教育系统，包括教师终端、网关服务器、用户终端等设备等，教师终端提供课程的视频信息，然后宽带网关设备通过网关服务器将课程视频信息发送到用户终端，受众通过用户终端即可观看老师的授课内容；然而，在发展的过程中也出现了一些问题：由于虚拟世界的限制，受众与老师交互性不好；每个用户的学习进度不一致,对知识点的掌握程度不一样,而采用统一的课表难以满足受众个性化的需求。
为了解决上述技术问题，下述专利公开了以下技术方案：
（1）专利cn201320133075.8公开了包括教师终端、服务器和至少一个用户终端的解决方案，所述教师终端和所述至少一个用户终端都借助于无线通信网络连接到所述服务器；
（2）专利cn201410132195.5公开了一种在线教育互动的方法及系统，包括由第一客户端获取用户手动书写的信息，响应用户的发送请求，将手动书写的信息发送至目标客户端；目标客户端接收后，将所述信息呈现给目标用户，同时获取目标用户手动书写的反馈信息的方式来实现；
（3）专利cn201310567606.9公开发了一种在线教育提问方法及系统，包括服务器，以及与该服务器连接的讲师端和若干用户端，该系统还包括：提交模块，设置于讲师端和若干用户端；转发模块，设置于服务器中,用于服务器将问题发送至其他用户端和讲师端进行显示，以及所述答案发送至用户端和讲师端；
（4）专利cn201610813907.9公开了一种移动互联网的在线教育系统，包括：云存储端、客户端、资料结构化单元、个性化推荐单元、学习评估单元等模块；云存储端用于提供海量数据的云存储，实现数据保存、备份；客户端，该客户端用于上传或下载相应的数据；资料结构化单元用于将数据中的学习资料进行分类并转换成细粒度可考核，形成可评估数据；个性化推荐单元根据学习资料官方定制或用户个性化定制若干课程模板，该模块根据课程模板定制课程顺序实现在线教育：学习评估单元根据练习评测、测验评测、学习过程收集的数据，评估学员学习情况。
上述四种教育系统虽然实现了教师和学生之间的在线交互，但还是基于传统的教学模式，即由学生提交信息给老师，老师逐一审核的模式；一方面这种方式的教学成本比较高而且效率低，另一方面学生在操作在线教育系统时容易从课堂内容中分心。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于图像识别的互动教学方法及系统，能够提高教师和学生之间的互动，使教师可以快速、准确的把握学生反馈的信息。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于图像识别的互动教学方法，包括以下步骤：
步骤a：课前准备，包括以下步骤：
步骤a1：定义不同手势的含义；
步骤a2：利用步骤a中所述不同手势训练基于cnn的手势识别模型；
步骤b：课堂互动，包括以下步骤：
步骤b1：教师提出问题，并给出若干选项，选项数量小于手势数量；
步骤b2：教师利用图像采集装置采集学生手势；
步骤b3：利用步骤a2中所述基于cnn的手势识别模型识别步骤b2中采集的学生手势；
步骤b4：利用步骤a2中所述基于cnn的手势识别模型统计识别后的学生手势并生成统计数据；
步骤b5：教师根据步骤b4中所述的统计数据进行教学。
所述步骤a1包括以下步骤：
步骤a11：由教师和学生设计不同的手势，并定义不同的手势所代表的数字；
步骤a12：收集步骤a11中定义的不同的手势图片。
所述步骤a2包括以下步骤：
步骤a21：将步骤a12中不同的手势根据所定义的数字进行分类，形成分类图片集；
步骤a22：根据步骤a21中所述分类图片集训练基于cnn的手势检测模型；
步骤a23：根据步骤a21中所述分类图片集训练基于cnn的手势识别模型。
步骤a22中所述根据步骤a21中所述分类图片集训练基于cnn的手势检测模型的方法为:使用dlib库中的“dnn_mmod_ex”类读取步骤a21所述分类图片集，训练基于cnn的手势检测模型。
步骤a23中所述根据步骤a21中所述分类图片集训练基于cnn的手势识别模型的方法为：使用dlib库读取步骤a21所述分类图片集，训练基于cnn的手势识别模型。
步骤b4中所述的统计数据为柱状图、饼状图或条形图。
一种基于图像识别的互动教学系统，包括
图像采集模块，设置在教室前上方，用于采集学生的手势图像；
图像识别模块，用于储存基于cnn的手势检测模型和基于cnn的手势识别模型，并使用所述基于cnn的手势检测模型和基于cnn的手势识别模型识别图像采集模块采集的学生的手势图像；
显示模块，用于显示图像识别模块生成的统计数据；
控制模块，负责接收教师的控制指令，并将教师的控制指令传输给图像采集模块、图像识别模块和显示模块，并用于根据基于cnn的手势识别模型识别的结果统计数据；
其中，图像采集模块、图像识别模块、控制模块和显示模块依次通信连接，且图像采集模块也与控制模块通信连接。
所述显示模块采用显示器或投影仪。
所述控制模块采用计算机或移动终端。
本发明的有益效果：
本发明所述的一种基于图像识别的互动教学方法和系统，定义了不同手势所代表的数字含义，学生可通过手势选择教师提出问题的选项，并利用图像识别模块统计学生选择的选项，使教师可以快速、准确的把握学生反馈的信息，与现有的在线教育系统相比，学生和教师面对面互动，能够提高学生学习的注意力和积极性；同时，教师不用逐一接收学生的反馈信息，提高了教学效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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。
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示：本发明所述一种基于图像识别的互动教学方法，包括课前准备部分和课堂互动部分，主要包括以下步骤：
步骤a：课前准备部分，包括以下步骤：
步骤a1：定义不同手势的含义，具体包括以下步骤：
步骤a11：由教师和学生设计不同的手势，并定义不同的手势所代表的数字；例如伸出一根手指代表数字1，伸出二根手指代表数字2，伸出三根手指代表数字3，伸出四根手指代表数字4；需要说明的是，本步骤不限定这一种手势，可以根据情况任意定义；
步骤a12：收集步骤a11中定义的不同的手势图片，具体可使用手机等拍照工具收集并储存步骤a11中定义的不同的手势图片。
步骤a2：利用步骤a中所述不同手势训练基于cnn的手势识别模型，具体包括以下步骤：
步骤a21：将步骤a12中不同的手势根据所定义的数字进行分类，形成分类图片集；
步骤a22：根据步骤a21中所述分类图片集训练基于cnn的手势检测模型，具体方法为：使用dlib库中的“dnn_mmod_ex”类读取步骤a21所述分类图片集，训练基于cnn的手势检测模型并保存，用于识别出所述分类图片集中的所有手势；需要说明的是，本步骤不限定于使用dlib库，tensorflow、keras、caffe等深度学习工具也都可以实现；
步骤a23：根据步骤a21中所述分类图片集训练基于cnn的手势识别模型，具体方法为：使用dlib库读取步骤a21所述分类图片集，训练基于cnn的手势识别模型并保存，用于识别所述分类图片集中手势所代表的数字；需要说明的是，本步骤不限定于使用dlib库，tensorflow、keras、caffe等深度学习工具也都可以实现。
步骤b：课堂互动部分，包括以下步骤：
步骤b1：教师提出问题，并给出若干选项，选项数量小于手势数量；
步骤b2：教师利用图像采集装置采集学生手势；
步骤b3：利用步骤a2中所述基于cnn的手势识别模型识别步骤b2中采集的学生手势；
步骤b4：利用步骤a2中所述基于cnn的手势识别模型统计识别后的学生手势并生成统计数据，所述统计数据为柱状图、饼状图或条形图；
步骤b5：教师根据步骤b4中所述的统计数据进行教学。
下面将结合具体的实施例对上述课堂互动部分进行进一步的说明：
例如，教师课堂提问：“请问1+1等于几，选项a：等于0；选项b：等于1；选项c：等于2；选项d：等于3。”，学生通过定义的手势给出各自的选项；例如，选a的同学给出伸一个手指的手势；选b的同学给出伸二根手指的手势；选c的同学给出伸三根手指的手势；选d的同学给出伸四根手指的手势；教师利用图像采集装置拍照，采集学生手势图片；利用基于cnn的手势检测模型抓取图片中的所有手势，保存为图片库；进一步的，利用基于cnn的手势识别模型，识别上述图片库中每一个手势对应的数字；最后，利用基于cnn的手势识别模型的识别结果统计出学生所选每个选项的比例，以可视化的方式通过显示模块显示出来；例如，用柱状图的形式显示出学生所选a、b、c、d选项对应的比例；本步骤不限定于使用柱状图，也可用饼状图或条形图等方式；最终，教师根据学生的答题情况，进行有针对性的解答；例如，选a的比较多，则分析是否同学们将加法和减法混淆，并给出有针对性的讲解。类似的，如果选b比较多，则分析同学们是否将加法和乘法混淆，给出相应的讲解。
如图2所示：本发明所述的一种基于图像识别的互动教学系统，包括
图像采集模块，设置在教室前上方，用于采集学生的手势图像；所述图像采集模块可采用高清摄像机等，图像采集模块设置的位置应以能够采集到所有学生的手势图片为准；
图像识别模块，用于储存基于cnn的手势检测模型和基于cnn的手势识别模型，并使用所述基于cnn的手势检测模型和基于cnn的手势识别模型识别图像采集模块采集的学生的手势图像；
显示模块，用于显示图像识别模块生成的统计数据；所述显示模块采用显示器或投影仪；
控制模块，负责接收教师的控制指令，并将教师的控制指令传输给图像采集模块、图像识别模块和显示模块，并用于根据基于cnn的手势识别模型识别的结果统计数据；所述控制模块采用计算机或移动终端；
其中，图像采集模块、图像识别模块、控制模块和显示模块依次通信连接，且图像采集模块也与控制模块通信连接。
本发明所述的一种基于图像识别的互动教学方法和系统，定义了不同手势所代表的数字含义，学生可通过手势选择教师提出问题的选项，并利用图像识别模块统计学生选择的选项，使教师可以快速、准确的把握学生反馈的信息，与现有的在线教育系统相比，学生和教师面对面互动，能够提高学生学习的注意力和积极性；同时，教师不用逐一接收学生的反馈信息，提高了教学效率。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。