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申请/专利权人:德瑞骅科技(北京)有限公司
摘要:本发明提供了一种基于大数据挖掘的智能教学管理方法和系统,通过对学生绘画作品进行预处理得到标准化作品图像,将标准化作品图像通过元素识别模型进行构图元素提取得到作品构图元素数据,将构图元素数据进行构图分析得到构图元素分布特征数据,将标准化作品图像进行色彩分析得到作品色彩搭配特征数据,根据作品构图元素分布特征数据和作品色彩搭配特征数据通过风格识别模型进行风格匹配得到作品风格,根据作品风格将作品构图元素分布特征数据和作品色彩搭配特征数据按预设的风格标准指标进行比对分析得到作品评估结果,根据作品评估结果为学生提供具体的改进建议并推送适配的学习课程,实现客观、高效的教学管理。
主权项:1.一种基于大数据挖掘的智能教学管理方法,其特征在于,所述方法包括:获取学生的绘画作品,对所述绘画作品进行预处理得到标准化作品图像;将标准化作品图像通过元素识别模型进行构图元素提取得到作品构图元素数据,将构图元素数据进行构图分析得到构图元素分布特征数据;将标准化作品图像进行色彩分析得到作品色彩搭配特征数据,根据作品构图元素分布特征数据和作品色彩搭配特征数据通过风格识别模型进行风格匹配得到作品风格,所述风格识别模型是根据采集的绘画作品历史大数据建立的构图元素分布特征数据、作品色彩搭配特征数据与作品风格的映射关系;根据作品风格将作品构图元素分布特征数据和作品色彩搭配特征数据按预设的风格标准指标进行比对分析得到作品评估结果,根据作品评估结果为学生提供具体的改进建议并推送适配的学习课程;所述将标准化作品图像通过元素识别模型进行构图元素提取得到作品构图元素数据,将构图元素数据进行多层次构图分析得到构图元素分布特征数据的方法包括:通过灰度共生矩阵对标准化作品图像进行纹理检测得到纹理特征图;将纹理特征图通过霍夫变换算法识别图像中的直线和曲线得到线条特征数据;将纹理特征图通过分水岭算法对检测到的纹理特征进行分割得到纹理区域组,将纹理区域组与预设的图案进行匹配得到图案特征数据;将线条特征数据和图案特征数据作为构图元素数据,将构图元素数据进行多层次构图分析得到构图元素分布特征数据。
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