CN109409268A - 一种网络在线学习的学习环境监测方法 - Google Patents

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许小媛
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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Abstract

本发明涉及一种网络在线学习的学习环境监测方法，属于计算机网络***技术领域。该方法通过图片预处理、特征提取、特征分类，最后将图像中的人数以及人的情绪变化进行识别。通过该方法有效地监管网络在线学习的学习，当画面中的人员超过一定数量时，***将提醒，这样可以有效保证学习环境的可靠性；还可以通过该方法来识别学员的学习态度的变化，这样能够有效地收集学员信息，更好地保证学习效果。

Description

一种网络在线学习的学习环境监测方法
技术领域
本发明涉及一种网络在线学习的学习环境监测方法，属于计算机网络***技术领域。
背景技术
随着信息技术的发展，计算机和互联网已经广泛应用于学习过程，出现了电子学习、开放式学习、网络学习、合作学习和探究式学习等多种学习方法。人们已经提出了多种学习***，其中就包括在线学习***，也出现了多种从网络服务器上下载教学资源，进行离线学习的电子设备，这些***和设备仅注重知识的呈现，在促进学习者与评估者之间的有效交流与协作方面存在不足，在学习评估方面仍然采用传统的考试方法。国内学生在线学习行为评估方面的研究主要偏重于理论,采用的方式也比较单一，一般是釆取问卷调查和访谈的方式,对结果处理的方式采用一般的数理统计的方法,并将结果作为提高学生学习效率和改进教学方法的参考。但是并不能很好的解决有效学习的问题，不能及时发现学员们的问题所在。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对现有技术中的不足，提出一种网络在线学习的学习环境监测方法，通过该方法可以有效的监管网络在线学习的学习，有效地收集学员信息，更好地保证学习效果，从而提高学习效率。
为解决上述技术问题，本发明提供一种网络在线学习的学习环境监测方法，具体步骤如下：
步骤1：采集学习环境图片，并对所采集的图片进行预处理，预处理的公式为：
式中，H为预处理后的图像函数；s为原图像的灰度值，R为图像增强函数，lj为累计函数，M、N为原图像的大小，L为0～255。经过预处理过的图像，使的图像的画面更加均衡，增强后图像的细节更加突出，对于后续的图像在处理有极大的帮助。
进一步地，上式可以简化为：
式中，H为预处理后的图像函数；s为原图像的灰度值，R为图像增强函数，lj为累计函数，M、N为原图像的大小，L为0～255；
步骤2：将步骤1中的预处理后的图像进行特征提取，特征提取的公式为：
式中，T为提取的特征值，(x0,y0)为中心像素点，i0为中心点像素值，P为样本点数，ip为第p个像素点像素值；D为：
式中，D为标记运算函数；
步骤3：将步骤2中的所提取出来的特征通过算法AdaBoost进行特征分类；判断学习环境中的人脸数，当人脸数超过设置的学习人数时，***报警。判断学习环境中的人脸数，当人脸数超过设置的学习人数时，***报警，这样说明学习环境具有干扰，学习效果会下降。
步骤4：将步骤3中的分类特征进行图像中的人数以及人的情绪变化进行识别，建立特征点向量ai，判断方法为：
(1)计算所有向量的平均向量，计算公式为：
式中，为特征点向量的平均值，n表示N个向量，i表示第i个向量；
(2)计算向量的协方差矩阵，计算公式为：
式中，S为向量的协方差矩阵，T为矩阵的转置；
(3)计算特征值并按升序排列，得到特征值分别为：λ1，λ2，…，λq，其中，λi＞0，选择标准模型前t个特征向量P＝(p1，p2，...，pt)和特征值满足：
当该等式满足时，说明与标准模型中的值匹配，输出识别结果。
通过改方法可以有效地监管网络在线学习的学习，当画面中的人员超过一定数量时，***将提醒，这样可以有效保证学习环境的可靠性；还可以通过该方法来识别学员的学习态度的变化，这样能够有效地收集学员信息，更好地保证学习效果。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详尽描述，实施例中未注明的技术或产品，均为现有技术或可以通过购买获得的常规产品。
实施例1：如图1所示，本网络在线学习的学习环境监测方法，具体步骤如下：
步骤1：采集学习环境图片，并对所采集的图片进行预处理，预处理的公式为：
式中，H为预处理后的图像函数；s为原图像的灰度值，R为图像增强函数，lj为累计函数，M、N为原图像的大小，L为0。经过预处理过的图像，使的图像的画面更加均衡，增强后图像的细节更加突出，对于后续的图像在处理有极大的帮助。
进一步地，上式可以简化为：
式中，H为预处理后的图像函数；s为原图像的灰度值，R为图像增强函数，lj为累计函数，M、N为原图像的大小，L为0；
步骤2：将步骤1中的预处理后的图像进行特征提取，特征提取的公式为：
式中，T为提取的特征值，(x0,y0)为中心像素点，i0为中心点像素值，P为样本点数，ip为第p个像素点像素值；D为：
式中，D为标记运算函数；
步骤3：将步骤2中的所提取出来的特征通过算法AdaBoost进行特征分类；判断学习环境中的人脸数，当人脸数超过设置的学习人数时，***报警。判断学习环境中的人脸数，当人脸数超过设置的学习人数时，***报警，这样说明学习环境具有干扰，学习效果会下降。
步骤4：将步骤3中的分类特征进行图像中的人数以及人的情绪变化进行识别，建立特征点向量ai，判断方法为：
(1)计算所有向量的平均向量，计算公式为：
式中，为特征点向量的平均值，n表示N个向量，i表示第i个向量；
(2)计算向量的协方差矩阵，计算公式为：
式中，S为向量的协方差矩阵，T为矩阵的转置；
(3)计算特征值并按升序排列，得到特征值分别为：λ1，λ2，…，λq，其中，λi＞0，选择标准模型前t个特征向量P＝(p1，p2，...，pt)和特征值满足：
当该等式满足时，说明与标准模型中的值匹配，输出识别结果。
实施例2：如图1所示，本网络在线学习的学习环境监测方法，具体步骤如下：
步骤1：采集学习环境图片，并对所采集的图片进行预处理，预处理的公式为：
式中，H为预处理后的图像函数；s为原图像的灰度值，R为图像增强函数，lj为累计函数，M、N为原图像的大小，L为255。经过预处理过的图像，使的图像的画面更加均衡，增强后图像的细节更加突出，对于后续的图像在处理有极大的帮助。
进一步地，上式可以简化为：
式中，H为预处理后的图像函数；s为原图像的灰度值，R为图像增强函数，lj为累计函数，M、N为原图像的大小，L为255；
步骤2：将步骤1中的预处理后的图像进行特征提取，特征提取的公式为：
式中，T为提取的特征值，(x0,y0)为中心像素点，i0为中心点像素值，P为样本点数，ip为第p个像素点像素值；D为：
式中，D为标记运算函数；
步骤3：将步骤2中的所提取出来的特征通过算法AdaBoost进行特征分类；判断学习环境中的人脸数，当人脸数超过设置的学习人数时，***报警。判断学习环境中的人脸数，当人脸数超过设置的学习人数时，***报警，这样说明学习环境具有干扰，学习效果会下降。
步骤4：将步骤3中的分类特征进行图像中的人数以及人的情绪变化进行识别，建立特征点向量ai，判断方法为：
(1)计算所有向量的平均向量，计算公式为：
式中，为特征点向量的平均值，n表示N个向量，i表示第i个向量；
(2)计算向量的协方差矩阵，计算公式为：
式中，S为向量的协方差矩阵，T为矩阵的转置；
(3)计算特征值并按升序排列，得到特征值分别为：λ1，λ2，…，λq，其中，λi＞0，选择标准模型前t个特征向量P＝(p1，p2，...，pt)和特征值满足：
当该等式满足时，说明与标准模型中的值匹配，输出识别结果。
实施例3：如图1所示，本网络在线学习的学习环境监测方法，具体步骤如下：
步骤1：采集学习环境图片，并对所采集的图片进行预处理，预处理的公式为：
式中，H为预处理后的图像函数；s为原图像的灰度值，R为图像增强函数，lj为累计函数，M、N为原图像的大小，L为100。经过预处理过的图像，使的图像的画面更加均衡，增强后图像的细节更加突出，对于后续的图像在处理有极大的帮助。
进一步地，上式可以简化为：
式中，H为预处理后的图像函数；s为原图像的灰度值，R为图像增强函数，lj为累计函数，M、N为原图像的大小，L为100；
步骤2：将步骤1中的预处理后的图像进行特征提取，特征提取的公式为：
式中，T为提取的特征值，(x0,y0)为中心像素点，i0为中心点像素值，P为样本点数，ip为第p个像素点像素值；D为：
式中，D为标记运算函数；
步骤3：将步骤2中的所提取出来的特征通过算法AdaBoost进行特征分类；判断学习环境中的人脸数，当人脸数超过设置的学习人数时，***报警。判断学习环境中的人脸数，当人脸数超过设置的学习人数时，***报警，这样说明学习环境具有干扰，学习效果会下降。
步骤4：将步骤3中的分类特征进行图像中的人数以及人的情绪变化进行识别，建立特征点向量ai，判断方法为：
(1)计算所有向量的平均向量，计算公式为：
式中，为特征点向量的平均值，n表示N个向量，i表示第i个向量；
(2)计算向量的协方差矩阵，计算公式为：
式中，S为向量的协方差矩阵，T为矩阵的转置；
(3)计算特征值并按升序排列，得到特征值分别为：λ1，λ2，…，λq，其中，λi＞0，选择标准模型前t个特征向量P＝(p1，p2，...，pt)和特征值满足：
当该等式满足时，说明与标准模型中的值匹配，输出识别结果。
上面结合附图对本发明的技术内容作了说明，但本发明的保护范围并不限于所述内容，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下对本发明的技术内容做出各种变化，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种网络在线学习的学习环境监测方法，其特征在于：具体步骤如下：
步骤1：采集学习环境图片，并对所采集的图片进行预处理，预处理的公式为：
式中，H为预处理后的图像函数；s为原图像的灰度值，R为图像增强函数，lj为累计函数，M、N为原图像的大小，L为0～255；
进一步地，上式可以简化为：
式中，H为预处理后的图像函数；s为原图像的灰度值，R为图像增强函数，lj为累计函数，M、N为原图像的大小，L为0～255；
步骤2：将步骤1中的预处理后的图像进行特征提取，特征提取的公式为：
式中，T为提取的特征值，(x0,y0)为中心像素点，i0为中心点像素值，P为样本点数，ip为第p个像素点像素值；D为：
式中，D为标记运算函数；
步骤3：将步骤2中的所提取出来的特征通过算法AdaBoost进行特征分类；判断学习环境中的人脸数，当人脸数超过设置的学习人数时，***报警；
步骤4：将步骤3中的分类特征进行图像中的人数以及人的情绪变化进行识别，建立特征点向量ai，判断方法为：
(1)计算所有向量的平均向量，计算公式为：
式中，为特征点向量的平均值，n表示N个向量，i表示第i个向量；
(2)计算向量的协方差矩阵，计算公式为：
式中，S为向量的协方差矩阵，T为矩阵的转置；
(3)计算特征值并按升序排列，得到特征值分别为：λ1，λ2，…，λq，其中，λi＞0，选择标准模型前t个特征向量P＝(p1，p2，...，pt)和特征值满足：
当该等式满足时，说明与标准模型中的值匹配，输出识别结果。
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