大数据教育辅助方法、系统、存储介质及计算机设备与流程

本发明涉及教育技术领域，具体而言，涉及一种大数据教育辅助方法、系统、存储介质及计算机设备。

背景技术：

本发明对于背景技术的描述属于与本发明相关的相关技术，仅仅是用于说明和便于理解本发明的内容，不应理解为申请人明确认为或推定申请人认为是本发明在首次提出申请的申请日的现有技术。

教育事业对于社会的进步起着至关重要的作用，其中，学校教育，尤其是幼儿园和小学的教育在教育事业中的地位举足轻重。

一直以来，教育中存在着很大的误区，就是多数家长不根据学生的兴趣爱好进行培养，而是根据家长设定的教育方案进行各种教育，如家长希望孩子成为钢琴家，就会加强钢琴的培养，然而学生是否对钢琴有兴趣则往往不被关心。

现在的家长很多都开始注意到孩子的兴趣培养，然而，家长和老师很难精准的找到学生的兴趣爱好，人为的发现费时费力，而且，随着学生的成长，接触的事物的增多，兴趣爱好也会发生变化，这也是老师和家长难以察觉的。因而，找到孩子的兴趣点，进行因材施教成为目前校园教育的难点。

技术实现要素：

本发明实施例的目的是提供一种大数据教育辅助方法、系统、存储介质及计算机设备，可以有效地辅助学校和家长精准地发现学生的兴趣爱好，有利于因材施教，省时省力。

本发明的技术方案是通过如下技术方案实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种大数据教育辅助方法，包括如下步骤：

获取校园不同场景的学生照片；

将所述的学生照片中的人脸信息与信息库中的学生人脸信息进行匹配并将匹配为同一学生的照片放入同一文件夹；

将同一文件夹中的学生照片进行场景识别并与场景库进行比对，将识别为同一场景的照片放入同一子文件夹；

将所述的子文件夹中的学生照片的表情与表情样本库进行表情比对，按照比对结果将所述的子文件夹中的学生照片放入不同的表情文件夹；

分析所述的子文件夹中不同的表情文件夹的照片所占的比例，按照不同表情对应的喜好程度得出学生对该场景的喜好程度，为制定培养计划提供参考。

在本发明的一些实施例中，所述的人脸信息进行匹配并将匹配为同一学生的照片放入同一文件夹是将所述的学生照片中的人脸信息与信息库中的人脸信息相似度大于第一设定值的照片放入同一文件夹。

在本发明的一些实施例中，将信息库中的学生人脸信息进行比对，得出不同的学生人脸信息之间的相似度最大值，将所述的相似度最大值设置为第一设定值。

在本发明的一些实施例中，若所述的学生照片中的人脸信息与所述的信息库中的多个学生人脸信息相似度大于第一设定值时，将所述的学生照片中的人脸信息与信息库中的学生人脸信息进行微特征比对，所述的微特征包括痣、酒窝、鼻梁、眼窝和牙齿。

在本发明的一些实施例中，所述的分析所述的子文件夹中不同的表情文件夹的照片所占的比例，按照不同表情对应的喜好程度得出学生对该场景的喜好程度，采用公式(1)得到：

其中，

x—学生对该场景的喜好程度，％；

n—表情的总数；

ai—第i种表情对应的喜好程度，％；

mi—第i种表情对应的照片数量。

在本发明的一些实施例中，所述的表情样本库中的表情样本包括大笑、微笑、烦躁、思索、哭、恐惧和搞怪。

在本发明的一些实施例中，定时更新所述的信息库、场景库和表情样本库，所述的不同场景包括操场、教室、课程、娱乐项目。

第二方面，本发明实施例提供了一种教育辅助系统，包括：

获取模块，用于获取校园不同场景的学生照片；

人脸信息匹配模块，用于将所述的学生照片中的人脸信息与信息库中的学生人脸信息进行匹配并将匹配为同一学生的照片放入同一文件夹；

场景识别模块，用于将同一文件夹中的学生照片进行场景识别并与场景库进行比对，将识别为同一场景的照片放入同一子文件夹；

表情比对模块，将所述的子文件夹中的学生照片的表情与表情样本库进行表情比对，按照比对结果将所述的子文件夹中的学生照片放入不同的表情文件夹；

分析模块，分析所述的子文件夹中不同的表情文件夹的照片所占的比例，按照不同表情对应的喜好程度得出学生对该场景的喜好程度，为制定培养计划提供参考。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。

借由上述方案，本发明大数据教育辅助方法、系统、存储介质及计算机设备至少具备如下有益效果：

本发明实施例将学生照片按照每个学生进分类后，再分别将每个学生的照片按照场景进行分类，将不同场景中的学生照片均按照表情进行分类，根据学生在各种场景中的不同表情进行分类，通过分析不同场景中的表情来辅助家长和学校来寻找学生的兴趣点，从而更好地因材施教。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍：

图1为本发明大数据教育辅助方法、系统、存储介质及计算机设备实施例中大数据教育辅助方法流程示意图。

图2为本发明大数据教育辅助方法、系统、存储介质及计算机设备实施例中教育辅助系统结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行进一步的详细介绍，应当理解，附图和实施例是为了本领域技术人员更容易理解本发明的技术方案，而不能作为本发明保护范围的限定。

在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本发明的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本发明也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征a、b、c，另一个实施例包含特征b、d，那么本发明也应视为包括含有a、b、c、d的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。

如图1所示，为一个实施例中的一种大数据教育辅助方法的流程示意图，包括如下步骤：

步骤101：获取校园不同场景的学生照片；

在本发明的一些实施例中，获取不同场景的学生照片是采用在校园的不同场景中安装摄像头，将摄像头采集到的学生照片传输到计算机中进行存储。这里对安装摄像头的场景和具体位置不做具体限定，只要可以全面的采集学生的面部信息即可，优选将摄像头安装在隐蔽的地方，防止学生因为安装摄像头而造成约束感，导致表情的不自然和不真实。

步骤102：将所述的学生照片中的人脸信息与信息库中的学生人脸信息进行匹配并将匹配为同一学生的照片放入同一文件夹；

这里要说明的是：信息库中的学生人脸信息可以是家长提供的学生的各种表情的照片，也可以是平时抓拍的各种照片，学校根据学生的姓名设置文件夹名称，将不同的学生的信息进行划分；本发明实施例对照片的清晰度不作具体限定，只要能够用于人脸信息的识别和匹配即可。

步骤103：将同一文件夹中的学生照片进行场景识别并与场景库进行比对，将识别为同一场景的照片放入同一子文件夹；

在本发明的一些实施例中，将采集学生照片的各个场景进行全方位的扫描、截取图像，得到场景库，如采用扫描设备在教室的上下左右各个方向进行全方位扫描后截取其中的场景存入场景库，以便照片场景与场景库进行比对时可以精准快速的比对。

步骤104：将所述的子文件夹中的学生照片的表情与表情样本库进行表情比对，按照比对结果将所述的子文件夹中的学生照片放入不同的表情文件夹；

这里要说明的是：表情样本库中表情的划分可以由家长及老师进行划分，对于表情的划分标准不作具体限定，只要可以区分学生的喜好和厌恶即可。

步骤105：包括如下步骤：分析所述的子文件夹中不同的表情文件夹的照片所占的比例，按照不同表情对应的喜好程度得出学生对该场景的喜好程度，为制定培养计划提供参考；

这里要说明的是：学生的喜好和厌恶会伴随有表情的变化，根据设定的表情与喜好程度的对应关系来分析学生的爱好，确定学生的兴趣爱好，以便学校和家长制定适合学生发展的培养计划。

在本发明的一些实施例中，所述的人脸信息进行匹配并将匹配为同一学生的照片放入同一文件夹是将所述的学生照片中的人脸信息与信息库中的人脸信息相似度大于第一设定值的照片放入同一文件夹。

这里要说明的是：这里的第一设定值的具体值不作具体限定，在本发明的一些实施例中，第一设定值可以为90％，在本发明的另一些实施例中，第一设定值还可以为95％、99％、85％等，只要可以实现学生人脸信息的有效区分即可。

在本发明的一些实施例中，将信息库中的学生人脸信息进行比对，得出不同的学生人脸信息之间的相似度最大值，将所述的相似度最大值设置为第一设定值。

这里要说明的是：学生之间的面部信息相似度将会成为照片比对和分类的影响因素，如某些学生之间的相似度很高，如为88％或90％；这样如果第一设定值低于该值，将会出现大量的照片无法进行分类，因此，在本发明的一些实施例中将其中相似度的最大值设定为第一设定值，这样有效避免了一张照片与信息库中多个学生人脸信息相似度大于第一设定值，实现了学生照片的精准分类。

在本发明的一些实施例中，若所述的学生照片中的人脸信息与所述的信息库中的多个学生人脸信息相似度大于第一设定值时，将所述的学生照片中的人脸信息与信息库中的学生人脸信息进行微特征比对，所述的微特征包括痣、酒窝、鼻梁、眼窝和牙齿。

这里要说明的是：有时，将第一设定值设定过高，如99％，将会造成很多照片无法与信息库中的人脸信息进行牌匹配，无法分类，而将第一设定值设置较低时，如80％，又无法区分学生的照片，可以理解的是，有时，学生中存在面部信息相似度很高的学生，如兄弟、姐妹，尤其是双胞胎，面部信息相似度很高，而如果为了区分这些学生而将第一设定值设置的很高，将会造成大量照片无法匹配。在这种情况下，面部信息相似度已经无法有效将这些学生区分，在本发明的一些实施例中，对学生的面部细节进行区分，如有些学生有痣，有的没有，这样就可以直接区分，或者有些眼窝较深，而有些较浅，还有些有酒窝，有些没有酒窝；本发明实施例对微特征的类型不做具体限定，只要能够有代表性地将学生进行区分即可。

在本发明的一些实施例中，所述的表情样本库中的表情样本包括大笑、微笑、烦躁、思索、哭、恐惧和搞怪。

对于表情的划分，本发明实施例不做具体限定，只要可以有效区分学生的喜好和厌恶即可，如微笑、大笑、搞怪、思索属于喜欢，而烦躁和恐惧则属于厌恶。

在本发明的一些实施例中，所述的分析所述的子文件夹中不同的表情文件夹的照片所占的比例，按照不同表情对应的喜好程度得出学生对该场景的喜好程度，采用公式(1)得到：

其中，

x—学生对该场景的喜好程度，％；

n—表情的总数；

ai—第i种表情对应的喜好程度，％；

mi—第i种表情对应的照片数量。

这里要说明的是，采用单张照片的表情来判断对某场景的喜好是存在较大的偏差的，然而，对于每一组表情设定了对应的喜好程度标准，如微笑表示喜好为60％，烦躁表示喜好为-80％；大笑表示喜好为90％；通过大量照片进行加权分析，得出的喜好得分可以从一定程度上分析出学生对该场景的喜好程度，对分析学生的喜好是有着重要的指导意义的。

在本发明的一些实施例中，定时更新所述的信息库、场景库和表情样本库。

这里要说明的是，随着学生年龄的增长，学生的面部特征也会发生变化，爱好和厌恶的表情也会发生很大的变化，及时更新表情库和信息库尤为重要；学校的场景也会经常发生变化，定时更新场景库有利于场景的识别。

在本发明的一些实施例中，所述的不同场景包括操场、教室、课程、娱乐项目。

这里要说明的是：为了全面地发现学生的爱好，应当尽量采集全面的场景，如学生是喜欢在教室中还是喜欢户外，是喜欢语文课还是喜欢数学课，是喜欢长跑还是跳远等运动。

如图2所示，为本发明中一种教育辅助系统结构示意图，包括：

获取模块201，用于获取校园不同场景的学生照片；

人脸信息匹配模块202，用于将所述的学生照片中的人脸信息与信息库中的学生人脸信息进行匹配并将匹配为同一学生的照片放入同一文件夹；

场景识别模块203，用于将同一文件夹中的学生照片进行场景识别并与场景库进行比对，将识别为同一场景的照片放入同一子文件夹；

表情比对模块204，将所述的子文件夹中的学生照片的表情与表情样本库进行表情比对，按照比对结果将所述的子文件夹中的学生照片放入不同的表情文件夹；

分析模块205，分析所述的子文件夹中不同的表情文件夹的照片所占的比例，得出学生对该场景的喜好程度，根据学生对不同的场景的喜好程度进行学生兴趣爱好培养。

本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品。当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述图1的方法。

本发明一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时所述方法的步骤；

所述计算机设备设有触控屏幕，所述触控屏幕包括压感模块，所述压感模块基于所述用于的按压力度而按如下步骤显示：

当用户在触控屏幕上点击其选中的第一图标时，所述压感模块根据用户按压所述触控屏幕的压力的区间而，以用户的触控点为中心，并以浮窗形式显示与其对应的学生照片图标、文件夹图标、子文件夹图标、表情文件夹图标、喜好程度图标；

当用户横向滑动其点击浮窗中显示的学生照片图标、文件夹图标、子文件夹图标、表情文件夹图标、喜好程度图标时，所述压感模块停止工作，处理器判定用户以相同按压力度按压，所述处理器根据所述用户的横向滑动距离而滚动浮窗中的内容，从而显示：另一学生照片图标、与另一学生照片图标对应的文件夹图标、与另一学生照片图标对应的子文件夹图标、与另一学生照片图标对应的表情文件夹图标、与另一学生照片图标对应的喜好程度图标，

当用户纵向滑动其点击浮窗中显示的学生照片图标、文件夹图标、子文件夹图标、表情文件夹图标、喜好程度图标时，所述压感模块停止工作，所述处理器根据所述用户的纵向滑动距离而判定所述用户的按压力度是压感模块停止工作之前的更大的压力或更小的压力，以切换浮窗显示的内容。

其中，处理器根据触控屏幕的屏幕尺寸f、浮窗尺寸g，按如下公式输出滑动等级切换距离阈值h，

其中，所述屏幕尺寸f、浮窗尺寸g的单位为英寸；

所述滑动等级切换距离阈值h的单位为毫米；

处理器根据所述滑动等级切换距离阈值h,当用户的滑动距离为(-4h,-3h]时，则浮窗显示的喜好程度图标变为学生照片图标；当用户的滑动距离为(-3h,-2h]时，则浮窗显示的喜好程度图标变为文件夹图标、或表情文件夹图标变为学生照片图标；当用户的滑动距离为(-2h,-h]时，则浮窗显示的喜好程度图标变为子文件夹图标、或表情文件夹图标变为文件夹图标、或子文件夹图标变为学生照片图标；当用户滑动距离为(-h,0)时，则浮窗显示的喜好程度图标变为表情文件夹图标、或表情文件夹图标变为子文件夹图标、或子文件夹图标变为文件夹图标、或文件夹图标变为学生照片图标；当用户滑动距离为(0,h]时，则浮窗显示的学生照片图标变为文件夹图标、或文件夹图标变为子文件夹图标、或子文件夹图标变为表情文件夹图标、或表情文件夹图标变为喜好程度图标；当用户滑动距离为(h,2h]时，则浮窗显示的学生照片图标变为子文件夹图标、或文件夹图标变为表情文件夹图标、或子文件夹图标变为喜好程度图标；当用户滑动距离为(2h,3h]时，则浮窗显示的学生照片图标变为表情文件夹图标、或文件夹图标变为喜好程度图标；当用户滑动距离为(3h,4h)时，则浮窗显示的学生照片图标变为喜好程度图标。

首先，本发明通过上述方法可相比于传统的交互逻辑，运用了类似苹果的3dtouch压力触控屏技术来预览每个步骤的信息，不同的是，本发明运用了至少四个压力等级来进行每个步骤的结果的预览，并在某个按压等级时滑动屏幕来更加精细地切换预览结果，从而有利于大数据图片的预览和切换。其次，在滑动屏幕时，由于用户的滑动会带来压力的变化，因此压感模块关闭，处理器根据屏幕和浮窗的自身情况而根据用户的滑动距离判定此时的压力，并根据上述公式直接运算出的滑动等级切换距离阈值h来判定最后浮窗中显示的图标，从而防止浮窗显示的内容无规律地变化。再次，本发明通过上述公式可能够尽可能在较大的屏幕上以较小的操作距离来切换浮窗中的内容，同时又可在较大的屏幕上以合理的操作距离来切换浮窗中的内容，使得用户的操作可根据屏幕的具体情况而优化。

其中，当所述h为正数时，可表示用户向上滑动或向下滑动，当所述h为负时，可表示用户向下滑动或向上滑动。

其中，所述用户纵向滑动中，可在向上滑动时，视为处理器可判定用户更加轻的按压触控屏幕并调整其浏览的浮窗显示的内容，例如，浮窗中显示的是喜好程度图标，那么随着用户的向上滑动点击触控屏幕，浮窗中可依次显示与所述喜好程度图标对应的表情文件夹图标、子文件夹图标、文件夹图标、学生照片图标，以便于用户准确、轻松地浏览和微调。

其中，所述用户纵向滑动中，可在向下滑动时，视为处理器可判定用户更加重的按压触控屏幕并调整其浏览的浮窗显示的内容，例如，浮窗中显示的是学生照片图标，那么随着用户的向下滑动点击触控屏幕，浮窗中可依次显示与所述学生照片图标对应的文件夹图标、子文件夹图标、表情文件夹图标、喜好程度图标。

其中，所述第一图标可为学生照片图标、文件夹图标、子文件夹图标、表情文件夹图标、喜好程度图标中的之一。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。

本公开中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为示例性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

另外，如在此使用的，在以“至少一个”开始的项的列举中使用的“或”指示分离的列举，例如“a、b或c的至少一个”的列举意味着a或b或c，或ab或ac或bc，或abc(即a和b和c)。此外，措辞“示例的”不意味着描述的例子是优选的或者比其他例子更好。

还需要指出的是，在本公开的系统和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。

可以不脱离由所附权利要求定义的教导的技术而进行对在此所述的技术的各种改变、替换和更改。此外，本公开的权利要求的范围不限于以上所述的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法和动作的具体方面。可以利用与在此所述的相应方面进行基本相同的功能或者实现基本相同的结果的当前存在的或者稍后要开发的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。因而，所附权利要求包括在其范围内的这样的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本公开。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本公开的范围。因此，本公开不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。