[发明专利]一种基于学习者行为的AI考核方法

说明书

本发明公开了一种基于学习者行为的AI考核方法，涉及网络学习考核技术领域；包括如下步骤：准备阶段、视频播放准备阶段、视频播放阶段，收集图像信息为摄像头拍摄的学习者照片信息，配置的系统规则包括视频播放的抓拍规则和人脸识别规则，其中抓拍规则包括未识别人脸情况下的连续未识别的容忍时间阈值t₁和容忍时间阈值t₁内的抓拍次数n、验证成功时，视频播放情况下，重复验证的阈值t₂、系统对比图像和储存信息的匹配度阈值t₃。本发明可有效的防止网课代刷的情况，另一方面，采用AI活体识别，增加了识别的精确度，并且识别失败，在阈值内会继续进行多次识别，以解决网络延迟和光线导致匹配不上的短暂间隔问题。

技术领域

本发明涉及网络学习考核技术领域，尤其涉及一种基于学习者行 为的AI考核方法。

背景技术

为了更好地支撑世界上最大规模的在线教育，为了进一步提高 教学质量，也为了解决教育监督者对学情不明晰的问题，就需要对 学习者的真实性以及有效性进行严格的校验和行为分析。

在现有技术中，学习者在进行网课学习时，仅需要通过账号密码 登入系统后，即可对系统内的网络教学视频进行，此种方法存在较大 的漏洞，现在网络各个营销网站，营销APP上，均存在“网课代刷” 服务，且价钱较为可观，此种以账号密码为身份验证，仅以观看市场 作为考核内容的方法，会使得大量学习者购买“网课代刷”服务，从 而失去了网络学习的功能，浪费了大量的教学资源。

而本发明基于此，旨在解决如何对网络教学进行可靠考核，从而 提高学习效率，降低教学资源浪费的问题，提出一种基于学习者行为 的AI考核方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种 基于学习者行为的AI考核方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于学习者行为的AI考核方法，包括如下步骤：

S1：准备阶段，收集图像信息，配置系统规则；

S2：视频播放准备阶段，视频播放前，需要对观看者的影像进行 采集，并进行活体、身份验证；

S3：视频播放阶段，若身份验证成功，则允许播放视频文件，若 身份验证失败，则重复S2步骤；

S4：若重复S2步骤的时间超过S1中的系统规则设定阈值，则判 断识别失败，终止视频播放。

优选地：所述S1中，收集图像信息为摄像头拍摄的学习者照片 信息，配置的系统规则包括视频播放的抓拍规则和人脸识别规则，其 中抓拍规则包括未识别人脸情况下的连续未识别的容忍时间阈值t₁和容忍时间阈值t₁内的抓拍次数n、验证成功时，视频播放情况下， 重复验证的阈值t₂、系统对比图像和储存信息的匹配度阈值t₃。

优选地：所述S2中，其具体步骤为：

S21：身份验证前，对播放条件进行进行检测；

S22：播放条件允许的情况下，前端开启摄像头拍摄，抓取拍摄 画面，使用前端JS算法初步识别内容；

S23：若初步通过前端验证，则将上传拍摄的数据到后端，结合当前 播放人的证件照，进行AI人脸识别获取识别拍摄画面结果，若识别 匹配度大于预设阈值t₃，则视为本人，否则验证失败。

所述S21步骤中，播放条件包括学习者是否上传证件照、播放设 备是否具备播放硬件条件和学习者是否开启摄像头权限。

优选地：所述S3中，身份验证成功，播放视频过程中，同时进 行以下步骤：