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公开(公告)号：CN108664615A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810451382.8
申请日：2018-05-11
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种面向学科教育资源的知识图谱构建方法，该方法包括了以下步骤：(1)提取学科教育资源中的实体、关系信息；(2)对信息进行清理整合，剔除信息冗余和错误信息，从而确保信息的质量；(3)将信息进行分类和语义关联，形成“实体-关系-实体”三元组的知识表现形式，利用可视化工具构建学科资源知识图谱；(4)通过知识推理进一步挖掘隐含的知识，对知识图谱进行进化更新，从而丰富、扩展知识库。本方法提出构建学科资源的知识图谱，实现学科资源内容的连续性和一致性，为学习者提供系统化和体系化的学科知识图谱，促进知识图谱技术在教育资源管理、信息检索、知识推荐等领域的实际应用。
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公开(公告)号：CN108647657A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810467548.5
申请日：2018-05-11
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明提出一种基于多元行为数据的云端教学过程评价方法，旨在提供一种对学习者学习过程中多元行为数据进行记录和评价的方法，从而实现云端教学过程的综合评价。本发明包括学生信息采集装置、信息处理和评价系统，通过对学生姿态、表情、眼部状态、视线的信息进行采集结合学生对云端系统的使用数据，利用信息处理系统对学习者的学习情况进行处理和分析，并通过评价系统对云端教学过程进行评价。本发明提出的基于多元行为数据的云端教学过程评价方法能够为与教学相关的教学系统提供学生行为状态的参照数据，对于辅助提升教学效果和制定科学的教学决策等方面具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN102184119B
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201110092050.3
申请日：2011-04-13
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明涉及教学资源管理系统，提供一种应用于电子双板的教学资源管理系统，该系统由以下五部分从下至上依次组成：基础设施服务层（IaaS），虚拟服务环境层（PaaS），应用服务层（SaaS），内容聚合服务层，用户终端即电子双板。本发明能够对海量、异构和分布的教学资源进行有效存储、组织和管理，提供高效的学习服务，满足大规模用户的并发访问要求。
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公开(公告)号：CN119251901A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411199248.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于多视角注意力融合的握笔姿势检测方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：通过红外图像采集装置采集待检测目标的第一图像数据，通过3D图像采集装置采集第二图像数据；基于第一图像数据提取得到第一手部区域图像，基于第二图像数据提取得到第二手部区域图像，输入训练好的握笔姿势识别模型中，提取得到握笔姿势特征向量，并基于握笔姿势特征向量确定握笔姿势检测结果。本申请提供的方法通过在提取握笔姿势特征向量中加入运动学约束，通过transformer模块引入关节角度和关节节点，使得检测模型输出的特征向量可以反应更真实、合理的握笔状态下的手部姿势，提高握笔姿势识别模型估计的握姿的准确性。
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公开(公告)号：CN115146073B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210797599.0
申请日：2022-07-08
IPC: G06F16/36 , G06N5/022 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06Q50/20 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种跨空间语义知识注入的试题知识点标记方法及应用。该方法包括：构建知识点集；在试题样本中标记知识点，构建三元组样本；将所述三元组样本中的实体和关系转换为词向量；将所述三元组样本的词向量输入到知识点自动标注器进行训练，所述知识点自动标注器包括语义提取模块、特征交互模块、特征提取及预测模块，所述语义提取模块用于获取三元组样本在不同语义空间的语义特征，所述特征交互模块用于根据语义特征获取特征交互后的头实体和关系间的第一交互特征、关系和尾实体间的第二交互特征，所述特征提取及预测模块用于根据第一交互特征和第二交互特征提取特征并进行知识点标注。本发明可以提高知识点标注的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113723277B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110998162.9
申请日：2021-08-27
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种融入多模态视觉信息的学习意图监测方法及系统。该方法包括步骤：分别采集学习者的红外图像数据和可见光图像数据；分别对所述红外图像数据和所述可见光图像数据进行预处理；将预处理后的所述红外图像数据和所述可见光图像数据输入到人脸检测器；将人脸检测器的输出数据输入到图像融合模型；将所述图像融合模块的输出数据输入到头部姿态识别模型，获取头部姿态识别数据，根据所述头部姿态识别数据判断学习者的学习意图。本发明可以实现不同模态的信息互补，提高光照变化或复杂背景下的头部姿态识别精准度，从而提高学(56)对比文件张鸿宇;刘威;许炜;王辉.基于深度图像的多学习者姿态识别.计算机科学.2015,(第09期),第1-3节.路远;李彦敏.基于RealSense的在线课堂注意力评测系统设计.中国医学教育技术.2020,(第03期),全文.赵云丰;尹怡欣.基于决策融合的红外与可见光图像人脸识别研究.激光与红外.2008,(第06期),全文.Fangcen Liu etc.Infrared and VisibleCross-Modal Image Retrieval ThroughShared Features《. IEEE Transactions onCircuits and Systems for Video Technology》.2021,第31卷(第11期),全文.
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公开(公告)号：CN117152815A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311119659.4
申请日：2023-08-30
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06Q50/20
Abstract: 本申请公开了一种学生活动伴随式数据分析方法、装置及设备，该方法包括：获取待分析对象在学习活动过程中的伴随式视频数据并进行人脸检测，生成人脸图像；利用一个基于局部人脸的自注意力特征点采样模型对人脸图像进行面部特征点采样，获得多组面部特征点的集合；将所述面部特征点的集合输入到一个基于残差提示的自注意力特征提取模型中提取面部特征；将所述面部特征与人脸特征库中存储的人脸特征进行比对，生成人脸特征数据及其对应的身份信息；基于所述伴随式视频数据和人脸特征数据进行可视化分析。本发明能够提高人脸面部识别的准确性，并基于识别结果对对伴随式人脸数据进行可视化分析，从而实现精准指导学生学习的需求。
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公开(公告)号：CN117131275A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311119782.6
申请日：2023-08-31
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/435 , G06F16/45 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/25 , G06Q50/20
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于知识图谱的学习资源推荐方法，涉及智能教学技术领域，所述方法包括：获取学习者的学习者画像和对应学习者使用的各类学习资源，生成多模态学习资源交互图谱；基于所述多模态学习资源交互图谱，计算对比损失函数；基于学习者与学习资源的交互关系，获取学习者与学习资源的匹配系数；基于所述匹配系数的数值，计算学习者对各类学习资源的兴趣程度；基于所述兴趣程度对各类学习资源进行排序，基于排序结果依次向对应学习者推荐学习资源。采用本申请提供的所述方法，既考虑了学习资源的多模态信息融合，也考虑了学习者的历史学习数据，将二者共同融入学习资源交互网络，丰富了其表达含义，提高了学习资源适配的精准度。
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公开(公告)号：CN117034354A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311120675.5
申请日：2023-08-30
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种数据隐私保护方法、装置、设备及存储介质，涉及隐私数据保护技术领域，该方法包括：获取学生主体的学习数据，对学习数据进行脱敏处理，输出脱敏学习数据；进行分组，对各组样本数据进行泛化处理；统计观察置信度，基于攻击者从泛化数据中攻击得到隐私数据的概率，计算期望置信度；若符合预设的数据标准，保留对应的第一数据；将第一数据输入机器学习模型中，基于预设安全准则对机器学习模型进行检测，获取符合预设安全准则的机器学习模型。本申请在机器学习模型的输入、模型、以及输出端的全过程保护了数据的隐私。
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公开(公告)号：CN113705440B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202110994920.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/762 , G06Q50/20 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向教育机器人视觉理解的头部姿态估计方法及系统。该方法包括步骤：分别获取不同时刻的教育机器人采集的学习者的头部姿态的3D点云数据和红外图像数据；分别对不同时刻的所述3D点云数据和所述红外图像数据进行预处理；分别将预处理后的不同时刻的所述3D点云数据和所述红外图像数据输入到训练好的头部姿态识别模型，获取不同时刻的头部姿态识别结果；根据不同时刻的头部姿态识别结果的变化，确定学习者的动作指令，根据所述动作指令生成所述教育机器人的控制指令。本发明可以使教育机器人准确理解学习者的意图，促进精准化教学和个性化学习。
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