答题交互方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备与流程

本技术属于计算机辅助教育，尤其涉及一种答题交互方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。

背景技术：

1、随着智能手机、平板电脑、家教机、学习机等终端设备的不断普及，学生等用户在这些终端设备上进行答题的场景也越来越多。

2、在现有技术中，用户一般可以通过手指或者触控笔在终端设备的屏幕上进行作答，这种方式虽然也是手写输入，但与用户最熟悉最自然的使用普通笔在普通纸张上作答的书写方式相比，书写体验仍然较差，不便于解答比较复杂的题目，且不利于用户养成良好的书写习惯。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术实施例提供了一种答题交互方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备，以解决现有答题交互方法中存在的书写方式不自然、书写体验较差的问题。

2、本技术实施例的第一方面提供了一种答题交互方法，可以包括：

3、在预设的答题交互界面上显示待作答的题目；

4、获取用户在纸张上作答的答题图像；

5、从所述答题图像中分割出与所述待作答的题目对应的目标子图像；

6、将所述目标子图像映射至所述答题交互界面上与所述待作答的题目对应的答题区域。

7、在第一方面的一种具体实现方式中，所述从所述答题图像中分割出与所述待作答的题目对应的目标子图像，包括：

8、获取与所述待作答的题目对应的目标题目标识；

9、在所述答题图像中识别所述目标题目标识；

10、若在所述答题图像中识别到所述目标题目标识，则从所述答题图像中分割出与所述目标题目标识对应的子图像；

11、将与所述目标题目标识对应的子图像确定为所述目标子图像。

12、在第一方面的一种具体实现方式中，所述在所述答题图像中识别所述目标题目标识，可以包括：

13、使用题目标识识别模型在所述答题图像中识别所述目标题目标识，所述题目标识识别模型为预先训练得到的用于对题目标识进行识别的人工智能模型。

14、在第一方面的一种具体实现方式中，在使用题目标识识别模型在所述答题图像中识别所述目标题目标识之前，所述答题交互方法还可以包括：

15、获取预设的训练样本集，所述训练样本集中包括预设数目的训练样本，每个训练样本包括手写的题目标识的样本图像和对应的样本标签；

16、以所述训练样本集中每个训练样本的样本图像为输入，以所述训练样本集中每个训练样本的样本标签为预期输出，对初始的人工智能模型进行训练，得到所述题目标识识别模型。

17、在第一方面的一种具体实现方式中，所述目标题目标识包括第一题目标识和/或第二题目标识；其中，所述第一题目标识用于对不同题目进行区分，所述第二题目标识用于对同一题目内的不同区域进行区分。

18、在第一方面的一种具体实现方式中，所述答题交互方法还可以包括：

19、若在所述答题图像中未识别到所述目标题目标识，则将预设的计数值增加一个计数单位，并在预设的等待时长后返回执行所述获取用户在纸张上作答的答题图像的步骤及其后续步骤；

20、当所述计数值大于预设的计数阈值时，确定所述目标子图像为空。

21、在第一方面的一种具体实现方式中，在获取用户在纸张上作答的答题图像之后，还可以包括：对所述答题图像进行图像矫正，得到矫正后的答题图像；

22、或者

23、在从所述答题图像中分割出与所述待作答的题目对应的目标子图像之后，还可以包括：对所述目标子图像进行图像矫正，得到矫正后的目标子图像。

24、在第一方面的一种具体实现方式中，在从所述答题图像中分割出与所述待作答的题目对应的目标子图像之后，所述答题交互方法还可以包括：

25、对所述目标子图像进行图像识别，得到与所述待作答的题目对应的答题内容；

26、获取与所述待作答的题目对应的参考答案；

27、根据所述答题内容和所述参考答案确定所述待作答的题目的批改结果。

28、本技术实施例的第二方面提供了一种答题交互装置，可以包括：

29、题目显示模块，用于在预设的答题交互界面上显示待作答的题目；

30、答题图像获取模块，用于获取用户在纸张上作答的答题图像；

31、图像分割模块，用于从所述答题图像中分割出与所述待作答的题目对应的目标子图像；

32、图像映射模块，用于将所述目标子图像映射至所述答题交互界面上与所述待作答的题目对应的答题区域。

33、在第二方面的一种具体实现方式中，所述图像分割模块可以包括：

34、题目标识获取子模块，用于获取与所述待作答的题目对应的目标题目标识；

35、题目标识识别子模块，用于在所述答题图像中识别所述目标题目标识；

36、图像分割子模块，用于若在所述答题图像中识别到所述目标题目标识，则从所述答题图像中分割出与所述目标题目标识对应的子图像，并将与所述目标题目标识对应的子图像确定为所述目标子图像。

37、在第二方面的一种具体实现方式中，所述题目标识识别子模块可以包括：

38、模型识别单元，用于使用题目标识识别模型在所述答题图像中识别所述目标题目标识，所述题目标识识别模型为预先训练得到的用于对题目标识进行识别的人工智能模型。

39、在第二方面的一种具体实现方式中，所述题目标识识别子模块还可以包括：

40、模型训练单元，用于获取预设的训练样本集，所述训练样本集中包括预设数目的训练样本，每个训练样本包括手写的题目标识的样本图像和对应的样本标签；以所述训练样本集中每个训练样本的样本图像为输入，以所述训练样本集中每个训练样本的样本标签为预期输出，对初始的人工智能模型进行训练，得到所述题目标识识别模型。

41、在第二方面的一种具体实现方式中，所述目标题目标识包括第一题目标识和/或第二题目标识；其中，所述第一题目标识用于对不同题目进行区分，所述第二题目标识用于对同一题目内的不同区域进行区分。

42、在第二方面的一种具体实现方式中，所述题目标识识别子模块还可以包括：

43、未识别处理单元，用于若在所述答题图像中未识别到所述目标题目标识，则将预设的计数值增加一个计数单位，并在预设的等待时长后返回执行所述获取用户在纸张上作答的答题图像的步骤及其后续步骤；当所述计数值大于预设的计数阈值时，确定所述目标子图像为空。

44、在第二方面的一种具体实现方式中，所述答题交互装置还可以包括：

45、第一图像矫正模块，用于对所述答题图像进行图像矫正，得到矫正后的答题图像；

46、或者

47、第二图像矫正模块，用于对所述目标子图像进行图像矫正，得到矫正后的目标子图像。

48、在第二方面的一种具体实现方式中，所述答题交互装置还可以包括：

49、题目批改模块，用于对所述目标子图像进行图像识别，得到与所述待作答的题目对应的答题内容；获取与所述待作答的题目对应的参考答案；根据所述答题内容和所述参考答案确定所述待作答的题目的批改结果。

50、本技术实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种答题交互方法的步骤。

51、本技术实施例的第四方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一种答题交互方法的步骤。

52、本技术实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述任一种答题交互方法的步骤。

53、本技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本技术实施例在预设的答题交互界面上显示待作答的题目；获取用户在纸张上作答的答题图像；从所述答题图像中分割出与所述待作答的题目对应的目标子图像；将所述目标子图像映射至所述答题交互界面上与所述待作答的题目对应的答题区域。通过本技术实施例，用户可以使用普通笔在普通纸张上进行作答，终端设备可以获取其答题图像，并通过图像的分割和映射将其填充至对应的答题区域，极大提升了用户的书写体验，便于解答比较复杂的题目，且利于用户养成良好的书写习惯。