[發明專利]一種基于多媒體應用場景的AR漢字識別系統

在審

• 申請號: 202010500234.8
• 申請日: 2020-06-04
• 公開（公告）號: CN111652316A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 高曉冬;李斌
• 申請（專利權）人: 上海仙劍文化傳媒股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/20;G06T19/00;G09B5/00;G09B5/06;G09B7/00
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1.一種基于多媒體應用場景的AR漢字識別系統，其特征在于：包括處理電路模塊（1）、數據庫模塊（2）、訓練模塊（3）、AR識別模塊（4）、文字糾錯模塊（5）和多媒體播放模塊（6），所述數據庫模塊（2）、訓練模塊（3）、AR識別模塊（4）、文字糾錯模塊（5）和多媒體播放模塊（6）與處理電路模塊（1）連接。

2.根據權利要求1所述的一種基于多媒體應用場景的AR漢字識別系統，其特征在于：所述數據庫模塊（2）包括訓練集（7）、測試集（8）和教學集（9），所述訓練集（7）和測試集（8）按照4:1劃分，訓練集（7）和測試集（8）共1176000張阿拉伯數字、特殊符號和漢字圖像資料，所述教學集（9）包括各大書法集書寫教學視頻。

3.根據權利要求1所述的一種基于多媒體應用場景的AR漢字識別系統，其特征在于：所述訓練模塊（3）包括課文朗讀單元（10）和APP習題測評單元（11），所述課文朗讀單元（10）用于通過AI朗讀糾錯和智能判定評分技術對學生朗讀進行訓練，所述APP習題測評單元（11）用于根據行為軌跡了解學生的學習狀況，通過人工智能從數據庫模塊中選出最具針對性的題目，對孩子進行強化訓練，直到完全做對理解為止。

4.根據權利要求1所述的一種基于多媒體應用場景的AR漢字識別系統，其特征在于：所述AR識別模塊（4）利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象，所述AR識別模塊（4）采用基于統計理論的支持向量機模型對系統進行深度學習訓練；通過使用模擬生物神經網絡的人工神經網絡模型,自主的從底層像素中提取特征來訓練網絡模型,通過輸出層實現圖像識別的目標。

5.根據權利要求1所述的一種基于多媒體應用場景的AR漢字識別系統，其特征在于：所述AR識別模塊（4）還包括圖像對比技術單元（12）、向量機模型單元（13）和擴展單元（14），所述圖像比對技術單元（12）通過矩陣矯正，像素點位比對和標準輸出判別作為比對指標對圖形進行比對和擬合度評分；所述向量機模型單元（13）是根據人工提取的特征來訓練分類器,通過分類器來達到圖片識別的目標，所述擴展單元（14）用于根據學生書寫的漢子或者詞組自動從數據庫模塊中篩選出類似的圖片和相關故事。

6.根據權利要求1所述的一種基于多媒體應用場景的AR漢字識別系統，其特征在于：所述文字糾錯模塊（5）包括識別處理單元（15）、特征提取單元（16）、分析判斷單元（17）和智能糾錯單元（18），所述識別處理單元（15）用于將已分割出的文字圖形信息加以區分，去除信號中的污點、空白等噪聲，增強文字圖像的信息；所述特征提取單元（16）用于從整形和規范化的信號中抽取反映字符本身的有用信息，供識別部分進行識別；所述分析判斷單元（17）用于根據抽取的特征，通過AR識別模塊（4）對文字進行分類，確定其屬性，達到識別的目的；所述智能糾錯單元（18）用于根據識別的文字以及學生朗讀內容，與數據庫模塊（2）中的標準字比較，通過多媒體播放模塊（6）指出不規范的地方。

7.根據權利要求1所述的一種基于多媒體應用場景的AR漢字識別系統，其特征在于：所述多媒體播放模塊（6）包括顯示單元（19）和語音糾錯單元（20），所述顯示單元（19）用于將文字糾錯模塊（5）對學生書寫錯誤之處顯示出來，還可以顯示擴展單元（14）篩選出的圖片；所述播報單元（20）用于將智能糾錯單元（18）指出的錯誤之處進行播報，以及播放擴展單元（14）篩選出的相關故事。