[發明專利]大數據在線教育平臺的教師推薦方法及系統

在審

• 申請號: 202011507147.1
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112488889A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 姜培生
• 申請（專利權）人: 姜培生
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06Q10/06;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種大數據在線教育平臺的教師推薦方法，其特征在于，所述方法包括:

從大數據庫中獲得教師的多個歷史上課視頻；每個歷史上課視頻是所述教師每次上課時的視頻；所述歷史上課視頻中包括多張圖像，每張圖像中包括多個學生上課時的人臉圖像；

獲得每張圖像中每個學生的人臉拓撲圖；

針對每個歷史上課視頻中的每個學生，基于所述學生的多個人臉拓撲圖得到所述學生在所述歷史上課視頻中對所述教師的個體反應特征；

針對每個歷史上課視頻，基于每個學生的個體反應特征得到所述教師在所述歷史上課視頻的綜合反應特征；綜合反應特征與歷史上課視頻一一對應；

基于多個歷史上課視頻對應的多個綜合反應特征，得到所述教師的評分；

若所述教師有多個，將評分最高的教師優先推薦給學生。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述學生的多個人臉拓撲圖得到所述學生在所述歷史上課視頻中對所述教師的個體反應特征，包括：

通過Harris角點提取算法在所述人臉圖像中檢測出角點，確定角點作為拓撲頂點；

若相鄰的兩個角點之間的距離大于預設值，對相鄰的兩個角點以及與兩個角點相鄰的角點進行三次曲線擬合，得到擬合曲線，確定在所述擬合曲線上且處在相鄰的兩個角點之間的一點作為拓撲頂點；

用線段將所有的拓撲頂點兩兩相連，得到人臉拓撲圖。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，針對同一個學生在不同圖像中的人臉拓撲圖的拓撲頂點一一對應；所述基于所述學生的多個人臉拓撲圖得到所述學生在所述歷史上課視頻中對所述教師的個體反應特征，包括：

獲得多個人臉拓撲圖中一一對應的拓撲頂點的平均點；所述平均點的坐標等于多個人臉拓撲圖中一一對應的拓撲頂點的坐標的平均；

用線段將所有的平均點兩兩相連，得到個體反應特征，所述個體反應特征為個體反應圖。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每個學生的個體反應特征得到所述教師在所述歷史上課視頻的綜合反應特征，包括：

將每個學生的個體反應圖進行疊加，得到疊加特征，所述疊加特征為疊加圖；

獲得疊加特征的輪廓，以所述輪廓作為綜合反應特征。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于多個歷史上課視頻對應的多個綜合反應特征，得到所述教師的評分；

將綜合反應特征與大數據庫中的標準評分人臉輪廓進行批匹配；

若匹配成功，獲得與匹配的標準評分人臉輪廓對應的打分，以所述打分作為所述綜合反應特征反應的所述教師的分數；每個綜合反應特征對應一個分數；多個綜合反應特征對應多個分數；

獲得多個分數的平均值，以所述平均值作為所述教師的評分。

6.一種大數據在線教育平臺的教師推薦系統，其特征在于，所述系統包括:

獲得模塊，用于從大數據庫中獲得教師的多個歷史上課視頻；每個歷史上課視頻是所述教師每次上課時的視頻；所述歷史上課視頻中包括多張圖像，每張圖像中包括多個學生上課時的人臉圖像；獲得每張圖像中每個學生的人臉拓撲圖；

特征提取模塊，用于針對每個歷史上課視頻中的每個學生，基于所述學生的多個人臉拓撲圖得到所述學生在所述歷史上課視頻中對所述教師的個體反應特征；針對每個歷史上課視頻，基于每個學生的個體反應特征得到所述教師在所述歷史上課視頻的綜合反應特征；綜合反應特征與歷史上課視頻一一對應；

評分模塊，用于基于多個歷史上課視頻對應的多個綜合反應特征，得到所述教師的評分；

推薦模塊，用于若所述教師有多個，將評分最高的教師優先推薦給學生。