[发明专利]一种推荐学习课程的方法和终端

说明书

技术领域

本发明涉及数据业务技术，特别是指一种推荐学习课程的方法和终端。

背景技术

光学字符识别(OCR，Optical Character Recognition)是文字自动输入的一种方法。目前OCR技术已经迁移到了终端中，通过终端的摄像头对文本和图片进行拍摄，将识别后的文本信息应用于特定的应用。

文本信息检索是针对文本的检索技术，相对视频音频检索而言发展较快，其他模态的检索技术往往要仰赖文本信息检索的支持。虽然网络搜索引擎已不局限于文本信息检索，但文本信息检索仍然是大部分网络搜索引擎的基础。文本信息检索主要分为三个部分：信息内容分析与编码，产生信息记录及检索标识，组织存储，将全部记录按文件、数据库等形式组成有序的信息集合，用户提问处理和检索输出。关键部分是信息提问与信息集合的匹配和选择，即对给定提问与集合中的记录进行相似性比较，根据一定的匹配标准选出有关信息。

拍照翻译，基于OCR技术，通过终端的摄像头对文字进行拍照，选定不认识的单词或句子，通过OCR技术转化成可识别的文本，并交给后台进行翻译，将翻译结果呈现在终端屏幕上。

视像搜索，通过OCR技术获得图片，对拍摄的图片进行处理识别，然后将识别出来的信息交给搜索引擎，将搜索结果返回给用户。

现有技术存在如下问题：无论是终端执行的拍照翻译还是视像搜索，都是各自在某一个方面为用户提供了识别服务，并没有将多种搜索技术结合在一起，为用户提供更深层次的服务。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种推荐学习课程的方法和终端，通过对用户拍摄到的一些与特定门类的知识有关联的图片进行处理，就能够获取用户所需要的推荐课程。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种推荐课程的方法，应用于终端，方法包括：获取文本图像对应的电子图像，对电子图像进行光学字符识别得到文本数据，向课程库所在的服务器中请求将所述文本数据与课程库中的课程数据进行匹配；得到服务器返回的推荐课程推荐所述推荐课程。

所述的方法中，获取文本图像对应的电子图像，具体包括：扫描文本图像，得到扫描后生成的电子图像；或者，拍摄文本图像，得到拍摄后生成的电子图像。

所述的方法中，对电子图像进行光学字符识别得到文本数据，之前还包括：采用区域标记、边缘检测和霍夫曼变换对初始电子图像进行预处理，得到第二电子图像；以及采用开源计算机视觉库对第二电子图像进行处理，得到进行光学字符识别所需的所述电子图像。

所述的方法中，对电子图像进行光学字符识别得到文本数据，具体包括：根据终端内嵌的光学字符识别引擎地址，将电子图像以HTTP请求传送给光学字符识别引擎，HTTP请求中携带完整的电子图像，接收光学字符识别引擎对电子图像进行处理后反馈的文本数据。

所述的方法中，接收光学字符识别引擎对电子图像进行处理后反馈的文本数据，具体包括：接收由光学字符识别引擎从电子图像中的内容中分析出文字形态特征，根据文字形态特征判断出对应的标准编码，根据所述标准编码得到对应的字符所形成的文本数据。

所述的方法中，向课程库所在的服务器请求将所述文本数据与课程库中的课程数据进行匹配，得到推荐课程，具体包括：采用HTTP请求携带文本数据，根据终端存放的移动课程推荐服务器地址将HTTP请求发送给移动课程推荐服务器；接收移动课程推荐服务器采用最大匹配法和反向最大匹配法提取关键字后，根据事先建立好的索引查找匹配到的推荐课程。

一种推荐课程的终端，包括：摄像单元，用于获取文本图像对应的电子图像，光学字符识别单元，用于对电子图像进行光学字符识别得到文本数据，匹配请求单元，用于向课程库所在的服务器中请求将所述文本数据与课程库中的课程数据进行匹配；推荐单元，用于得到服务器返回的推荐课程，并推荐所述推荐课程。

所述的终端中，还包括：预处理单元，用于在对电子图像进行光学字符识别得到文本数据之前，采用区域标记、边缘检测和霍夫曼变换对初始电子图像进行预处理，得到第二电子图像；以及采用开源计算机视觉库对第二电子图像进行处理，得到进行光学字符识别所需的所述电子图像。

所述的终端中，光学字符识别单元包括：光学字符识别引擎模块，用于根据终端内嵌的光学字符识别引擎地址，将电子图像以HTTP请求传送给光学字符识别引擎，HTTP请求中携带完整的电子图像，接收光学字符识别引擎对电子图像进行处理后反馈的文本数据。