[发明专利]一种沉浸式环境中远程动作教学质量的自动评价方法和系统

说明书

本发明公开了一种沉浸式环境中远程动作教学质量的自动评价方法和系统，所述方法包括以下步骤：采集教师标准动作和学生模仿动作；综合学生模仿动作与教师标准动作的动作相似度、学生模仿动作的动作细节、学生模仿动作的动作平滑度对学生模仿动作质量进行系统总体打分，得到系统总分Q；如此,利用低成本的动作捕捉传感器可穿戴设备，结合Kinect传感器采集的数据和动作捕捉传感器捕捉的数据，进行动作质量评分，实现运动的高效远程教学和准确的自动动作评价。

技术领域

本发明涉及远程教学和评价技术领域，尤其涉及一种沉浸式环境中远程动作教学质量的自动评价方法和系统。

背景技术

随着网络技术的进步，近年来在线教育课程，如MOOC-Massive Open Onl ineCourse，获得了快速的发展，然而，现有的在线教育系统主要还是以视频、音频、文本等传统形式传递如科学类、语言类等传统课程内容，而这些形式对于运动型的教学，特别是一些专业性较强和对动作的规范性要求较高的运动，如太极、武术，往往效果不理想。

目前，市场上也存在一些可采集体感动作的设备和系统，例如，微软的Kinect可以采集人体的运动动作，并将其应用到游戏和娱乐中，动作捕捉传感器系统(Motion capturesystem或Mocap系统)具有更高的采集精度，然而，目前专业Mocap系统的售价依然很高，短期内无法在民用市场得到广泛应用。此外，目前市场上并不存在针对太极这一特点运动的远程教学系统和动作指令评价方法。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种沉浸式环境中远程动作教学质量的自动评价方法和系统；

本发明提出的一种沉浸式环境中远程动作教学质量的自动评价方法，包括以下步骤：

S1、采集教师标准动作和学生模仿动作；

S2、综合学生模仿动作与教师标准动作的动作相似度、学生模仿动作的动作细节、学生模仿动作的动作平滑度对学生模仿动作质量进行系统总体打分，得到系统总分Q。

优选地，步骤S1，具体包括：采集教师标准动作的手臂关节动作和手臂动作力度，采集学生模仿动作的手臂关节动作和手臂动作力度；

优选地，通过Kinect采集教师标准动作和学生模仿动作的手臂关节动作，通过动作捕捉传感器采集教师标准动作和学生模仿动作的手臂动作力度。

优选地，步骤S2，具体包括：

S21、采用基于动态时间规整的相似度评价方法，对学生模仿动作与教师标准动作的动作相似度进行评价，得到学生目标节点模仿动作与教师目标节点标准动作的动作相似度分数Q₁；

S22、根据教师手臂动作边界距离和学生手臂动作边界距离，对学生模仿动作的动作细节进行评价，得到学生模仿动作的动作细节分数Q₂；

S23、根据动作捕捉传感器获取的手臂动作力度，对学生模仿动作的动作平滑度进行评价,得到学生模仿动作的动作平滑度分数Q₃；

S24、按照最优权重矢量对Q₁、Q₂、Q₃进行加权求和，得到系统总分Q；

优选地，步骤S21，具体包括：

对学生模仿动作进行归一化处理，