[發(fā)明專利]一種基于人工智能的學習評價方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910532663.0 | 申請日： | 2019-06-19 |
| 公開（公告）號： | CN110148075A | 公開（公告）日： | 2019-08-20 |
| 發(fā)明（設計）人： | 李佳;余建華 | 申請（專利權）人： | 重慶工商職業(yè)學院 |
| 主分類號： | G06Q50/20 | 分類號： | G06Q50/20;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京康盛知識產(chǎn)權代理有限公司 11331 | 代理人： | 陶俊潔 |
| 地址： | 400052 重*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 眼動 人工智能 評價模型 學習 信息設定 匹配 申請 支撐 應用 | ||
1.一種基于人工智能的學習評價方法，其特征在于，包括：
建立學習評價模型；所述學習評價模型包括眼動識別信息設定值及對應的評價值；
獲取眼動識別信息；
將所述眼動識別信息與所述學習評價模型的眼動識別信息設定值進行匹配，獲得對應的評價值；
所述眼動識別信息按以下方式獲得：
獲取至少一對眼球圖像，所述眼球圖像包括眼白區(qū)域和眼仁區(qū)域；
在所述眼仁區(qū)域內(nèi)的中心點作為參考點；
在各所述眼球圖像建立坐標系；
計算各眼球圖像中所述參考點與所述坐標系的原點的距離，將其作為參考距離；
根據(jù)各眼球圖像的參考距離進行眼動識別。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各眼球圖像的參考距離進行眼動識別，包括：
判斷各對眼球圖像的參考距離是否均減小/增加。
3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各眼球圖像的參考距離進行眼動識別，包括：
判斷各對眼球圖像的參考距離變化值是否在設定范圍內(nèi)。
4.根據(jù)權利要求1至3所述的方法，其特征在于，還包括：確定所述眼仁區(qū)域的移動方向。
5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述確定所述眼仁區(qū)域的移動方向，包括：
將所述眼球圖像進行二值化處理；所述眼仁區(qū)域的灰度值大于所述眼白區(qū)域的灰度值；
將不同時間的眼仁區(qū)域進行匹配：
當眼仁區(qū)域重合的像素數(shù)量大于或等于設定值則眼仁區(qū)域沒有移動；
當眼仁區(qū)域重合的像素數(shù)量小于設定值時，則根據(jù)在所述坐標系的各象限中增加的眼仁區(qū)域像素數(shù)量確定所述眼仁區(qū)域的移動方向。
6.一種基于人工智能的學習評價裝置，其特征在于，包括：
評價單元，被配置為建立學習評價模型；所述學習評價模型包括眼動識別信息設定值及對應的評價值；通過識別單元獲取眼動識別信息；將所述眼動識別信息與所述學習評價模型的眼動識別信息設定值進行匹配，獲得對應的評價值；
所述識別單元，被配置為獲取至少一對眼球圖像，所述眼球圖像包括眼白區(qū)域和眼仁區(qū)域；
在所述眼仁區(qū)域內(nèi)的中心點作為參考點；
在各所述眼球圖像建立坐標系；
計算各眼球圖像中所述參考點與所述坐標系的原點的距離，將其作為參考距離；
根據(jù)各眼球圖像的參考距離進行眼動識別。
7.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述識別單元還被配置為：判斷各對眼球圖像的參考距離是否均減小/增加。
8.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述識別單元還被配置為：判斷各對眼球圖像的參考距離變化值是否在設定范圍內(nèi)。
9.根據(jù)權利要求6至8所述的裝置，其特征在于，所述識別單元還被配置為：確定所述眼仁區(qū)域的移動方向。
10.根據(jù)權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述確定所述眼仁區(qū)域的移動方向，包括：
將所述眼球圖像進行二值化處理；所述眼仁區(qū)域的灰度值大于所述眼白區(qū)域的灰度值；
將不同時間的眼仁區(qū)域進行匹配：
當眼仁區(qū)域重合的像素數(shù)量大于或等于設定值則眼仁區(qū)域沒有移動；
當眼仁區(qū)域重合的像素數(shù)量小于設定值時，則根據(jù)在所述坐標系的各象限中增加的眼仁區(qū)域像素數(shù)量確定所述眼仁區(qū)域的移動方向。
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