專利名稱：一種監(jiān)督學(xué)習(xí)機用戶學(xué)習(xí)活動的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于模式識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種監(jiān)督學(xué)習(xí)機用戶學(xué)習(xí)活動的方法。
背景技術(shù)：
近些年來，學(xué)習(xí)機在中小學(xué)生中的普及率是與日俱增，但目前的學(xué)習(xí)機都僅僅只 是作為一個學(xué)習(xí)的輔助工具，而不能起到監(jiān)督學(xué)生學(xué)習(xí)活動的作用。同時大多數(shù)家長也因 工作繁忙而無法做到時刻監(jiān)督孩子學(xué)習(xí)這一點。鑒于此，本發(fā)明提出了一種利用學(xué)習(xí)機用 戶的人臉姿態(tài)輔助估計其視線的方法達(dá)到自動監(jiān)督孩子某些學(xué)習(xí)活動的目的。該項技術(shù)一 方面增強了學(xué)習(xí)機的趣味性，另一方面也消除了大多數(shù)家長苦于沒有時間監(jiān)督孩子學(xué)習(xí)的 煩惱。計算機視覺領(lǐng)域中，自Paul Viola和Michael Jones在2001提出了一種利用haar 矩形特征作為弱分類器判據(jù)，采用Cascade AdaBoosting進行人臉檢測的方法(參閱文獻(xiàn) Paul Viola and Michael Jones. Rapid ObjectDetection using a Boosted Cascade of Simple Features. IEEE CVPR，2001.)之后，該方法便得到了廣泛的應(yīng)用。本發(fā)明的人臉檢 測采用的就是該方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種利用學(xué)習(xí)機用戶的人臉姿態(tài)輔助估計其視線，通過指定的規(guī)則 以達(dá)到監(jiān)督學(xué)習(xí)機用戶進行某些學(xué)習(xí)活動的方法。該技術(shù)要求學(xué)習(xí)機用戶在進行需要別人 監(jiān)督但身邊又無人監(jiān)督的學(xué)習(xí)活動時，用戶雙眼必須正視學(xué)習(xí)機，而在學(xué)習(xí)活動中若用戶 雙眼沒有正視學(xué)習(xí)機即認(rèn)為其可能存在作弊行為，則發(fā)出報警提示，同時根據(jù)該用戶作弊 情況的級別做出相應(yīng)的處理。采用的具體技術(shù)方案為一種監(jiān)督學(xué)習(xí)機用戶學(xué)習(xí)活動的方法，通過檢測學(xué)習(xí)機用戶的人臉姿態(tài)來估計其 視線，從而判斷其是否作弊，以實現(xiàn)對學(xué)習(xí)機用戶學(xué)習(xí)活動的自動監(jiān)督，該方法具體包括如 下步驟(1)人臉姿態(tài)檢測利用學(xué)習(xí)機上的攝像頭捕獲的人臉信息檢測出所述人臉姿態(tài)，所述人臉姿態(tài)包括 正面姿態(tài)和非正面姿態(tài)；(2)視線估計若檢測到人臉姿態(tài)為正面姿態(tài)，則認(rèn)為用戶視線為正視學(xué)習(xí)機，若檢測到的人臉 姿態(tài)為非正面姿態(tài)，則認(rèn)為用戶視線為沒有正視學(xué)習(xí)機。(3)用戶學(xué)習(xí)活動的監(jiān)督在學(xué)習(xí)機用戶的整個學(xué)習(xí)活動中，若用戶的視線始終為正視學(xué)習(xí)機，則表示用戶 不存在作弊行為；若用戶的視線中沒有正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)的累計時間占據(jù)正視學(xué)習(xí)機的狀 態(tài)的累計時間達(dá)到閾值A(chǔ)，則認(rèn)為該用戶可能存在輕微的作弊行為；若用戶的視線中沒有正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)的累計時間占據(jù)正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)的累計時間達(dá)到閾值B，則認(rèn)為該用 戶可能存在嚴(yán)重的作弊行為。作為本發(fā)明的進一步改進，所述的閾值A(chǔ)為10%，所述的閾值B為20%。作為本發(fā)明的進一步改進，若學(xué)習(xí)機用戶正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)和沒有正視學(xué)習(xí)機的 狀態(tài)交替出現(xiàn)，且前者與后者累計時間之比小于閾值C，則認(rèn)為該用戶可能存在較為嚴(yán)重的 作弊行為，若兩種狀態(tài)的累計時間之比大于閾值C，則認(rèn)為該用戶可能存在輕微的作弊行 為。作為本發(fā)明的進一步改進，所述的閾值C為10。作為本發(fā)明的進一步改進，對于可能存在輕微的作弊行為的情況，學(xué)習(xí)機系統(tǒng)發(fā) 出警告提示，并降低學(xué)習(xí)成績；對于可能存在嚴(yán)重的作弊行為的情況，學(xué)習(xí)機系統(tǒng)發(fā)出語音 提示信息要求該用戶重新進行本學(xué)習(xí)活動，同時取消本次學(xué)習(xí)成績，并記錄作弊行為。利用該方法學(xué)習(xí)機可以自動監(jiān)督用戶的某些學(xué)習(xí)活動(比如背課文)，同時也增 加了學(xué)習(xí)機的趣味性，減輕了家長監(jiān)督孩子學(xué)習(xí)的負(fù)擔(dān)。
具體實施例方式下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明作詳細(xì)描述。本實施例的用戶視線估計方法包括不 同姿態(tài)的人臉檢測和視線估計二個步驟。1不同姿態(tài)的人臉檢測本實施例將人臉姿態(tài)分為2類正面姿態(tài)和非正面姿態(tài)，所謂正面姿態(tài)即用戶正 視學(xué)習(xí)機屏幕，其面部朝向與學(xué)習(xí)機屏幕直接相對，且二者之間不發(fā)生相對傾斜的姿態(tài)，而 非正面姿態(tài)則是一切其他的情況。采用PaulViola和Michael Jones的方法檢測由學(xué)習(xí)機 上的成像設(shè)備捕獲的圖像中的不同姿態(tài)的人臉信息。2視線估計本發(fā)明實施例巧妙的利用用戶的人臉姿態(tài)來估計該用戶的視線。具體為若檢測 到正面姿態(tài)的人臉則認(rèn)為用戶雙眼此刻為正視學(xué)習(xí)機；若檢測到非正面姿態(tài)的人臉則認(rèn)為 用戶雙眼此刻沒有正視學(xué)習(xí)機。3用戶學(xué)習(xí)活動的監(jiān)督本發(fā)明要求學(xué)習(xí)機用戶在進行某些需要人監(jiān)督但身邊暫時又無人監(jiān)督的學(xué)習(xí)活 動時雙眼必須正視學(xué)習(xí)機(眼睛睜開或者閉上都無關(guān)緊要)，而只要用戶雙眼在進行該項 學(xué)習(xí)活動的過程中沒有正視學(xué)習(xí)機則認(rèn)為該用戶存在作弊的可能，并做出相應(yīng)的處理，從 而實現(xiàn)讓學(xué)習(xí)機來自動監(jiān)督用戶的某些學(xué)習(xí)活動。具體監(jiān)督規(guī)則如下①自用戶啟動學(xué)習(xí)機自動監(jiān)督這項功能進行學(xué)習(xí)活動直至該學(xué)習(xí)活動結(jié)束，學(xué)習(xí) 機系統(tǒng)始終認(rèn)為該用戶正視學(xué)習(xí)機，則判定其不存在作弊行為，學(xué)習(xí)成績根據(jù)用戶實際學(xué) 習(xí)情況而定；②自用戶啟動學(xué)習(xí)機自動監(jiān)督這項功能進行學(xué)習(xí)活動直至該學(xué)習(xí)活動結(jié)束，學(xué)習(xí) 機系統(tǒng)檢測到該用戶在完成該項學(xué)習(xí)活動的整個過程中，沒有正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)的累計時 間占據(jù)正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)的累計時間的10%左右，則認(rèn)為該用戶可能存在輕微的作弊行 為，系統(tǒng)發(fā)出提示警告，學(xué)習(xí)機系統(tǒng)記錄該用戶此次學(xué)習(xí)過程中可能存在的作弊行為，學(xué)習(xí) 成績將因為輕微的作弊而降低；
③自用戶啟動學(xué)習(xí)機自動監(jiān)督這項功能進行學(xué)習(xí)活動直至該學(xué)習(xí)活動結(jié)束，學(xué)習(xí) 機系統(tǒng)檢測到該用戶在完成該項學(xué)習(xí)活動的整個過程中，沒有正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)的累計時 間占據(jù)正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)的累計時間的比例大于20% 了，則認(rèn)為該用戶可能存在較為嚴(yán)重 的作弊行為，學(xué)習(xí)機系統(tǒng)發(fā)出提示信息要求該用戶重新進行該學(xué)習(xí)活動，同時取消本次學(xué) 習(xí)成績，并記錄作弊行為；以上三條規(guī)則是針對用戶在學(xué)習(xí)活動結(jié)束之后系統(tǒng)給出的評判結(jié)果，在用戶進行 無人監(jiān)督的學(xué)習(xí)活動過程中，學(xué)習(xí)機自動監(jiān)督的規(guī)則為④在用戶啟動學(xué)習(xí)機自動監(jiān)督這項功能進行學(xué)習(xí)活動的過程中，學(xué)習(xí)機系統(tǒng)檢測 到該用戶正視學(xué)習(xí)機和沒有正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)交替出現(xiàn)，且前者與后者累計時間之比小于 閾值c(比如取10)，則認(rèn)為該用戶可能存在較為嚴(yán)重的作弊行為，發(fā)出提示信息，并要求該 用戶重新開始進行該項學(xué)習(xí)活動，同時取消本次學(xué)習(xí)成績，并記錄作弊行為；⑤在用戶啟動學(xué)習(xí)機自動監(jiān)督這項功能進行學(xué)習(xí)活動的過程中，學(xué)習(xí)機系統(tǒng)檢測 到該用戶在正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)中偶爾夾雜有沒有正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)，且前者與后者累計時 間之比大于閾值C，則認(rèn)為該用戶可能存在輕微的作弊行為，發(fā)出提示信息，并降低該用戶 本次學(xué)習(xí)成績。
權(quán)利要求
一種監(jiān)督學(xué)習(xí)機用戶學(xué)習(xí)活動的方法，通過檢測學(xué)習(xí)機用戶的人臉姿態(tài)來估計其視線，從而判斷其是否作弊，以實現(xiàn)對學(xué)習(xí)機用戶學(xué)習(xí)活動的自動監(jiān)督，該方法具體包括如下步驟(1)人臉姿態(tài)檢測利用學(xué)習(xí)機上的攝像頭捕獲的人臉信息檢測出所述人臉姿態(tài)，所述人臉姿態(tài)包括正面姿態(tài)和非正面姿態(tài)；(2)視線估計若檢測到人臉姿態(tài)為正面姿態(tài)，則認(rèn)為用戶視線為正視學(xué)習(xí)機，若檢測到的人臉姿態(tài)為非正面姿態(tài)，則認(rèn)為用戶視線為沒有正視學(xué)習(xí)機。(3)用戶學(xué)習(xí)活動的監(jiān)督在學(xué)習(xí)機用戶的整個學(xué)習(xí)活動中，若用戶的視線始終為正視學(xué)習(xí)機，則表示用戶不存在作弊行為；若用戶的視線中沒有正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)的累計時間占據(jù)正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)的累計時間達(dá)到閾值A(chǔ)，則認(rèn)為該用戶可能存在輕微的作弊行為；若用戶的視線中沒有正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)的累計時間占據(jù)正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)的累計時間達(dá)到閾值B，則認(rèn)為該用戶可能存在嚴(yán)重的作弊行為。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的閾值A(chǔ)為10%，所述的閾值B為 20%。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，若學(xué)習(xí)機用戶正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)和沒 有正視學(xué)習(xí)機的狀態(tài)交替出現(xiàn)，且前者與后者累計時間之比小于閾值C，則認(rèn)為該用戶可能 存在較為嚴(yán)重的作弊行為，若兩種狀態(tài)的累計時間之比大于閾值C，則認(rèn)為該用戶可能存在 輕微的作弊行為。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述的閾值C為10。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，對于可能存在輕微的作弊行為的 情況，學(xué)習(xí)機系統(tǒng)發(fā)出警告提示，并降低學(xué)習(xí)成績；對于可能存在嚴(yán)重的作弊行為的情況， 學(xué)習(xí)機系統(tǒng)發(fā)出語音提示信息要求該用戶重新進行本學(xué)習(xí)活動，同時取消本次學(xué)習(xí)成績， 并記錄作弊行為。
全文摘要
本發(fā)明提出了一種利用學(xué)習(xí)機用的人臉姿態(tài)輔助估計其視線的方法，并借此方法實現(xiàn)了讓學(xué)習(xí)機自動監(jiān)督用戶的某些學(xué)習(xí)活動的目的。具體為要求學(xué)習(xí)機用戶在進行需要別人監(jiān)督但身邊又無人監(jiān)督的學(xué)習(xí)活動時，用戶雙眼必須正視學(xué)習(xí)機，學(xué)習(xí)機系統(tǒng)針對該用戶在學(xué)習(xí)過程中的視線判斷其是否存在作弊行為，并做出相應(yīng)的處理。該項技術(shù)一方面增強了學(xué)習(xí)機的趣味性，另一方面也消除了大多數(shù)家長苦于沒有時間監(jiān)督孩子學(xué)習(xí)的煩惱。
文檔編號G09B5/06GK101908139SQ201010226010
公開日2010年12月8日 申請日期2010年7月15日 優(yōu)先權(quán)日2010年7月15日
發(fā)明者劉樂元, 桑農(nóng), 王海, 陳景東, 高常鑫, 黃朝露, 黃玄姑 申請人:華中科技大學(xué)