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文档状态 | 已完成 |
版本 | V2.1.2 |
作者 | 侯冰昕 |
完成日期 | 2018-12-31 |
版本 | 日期 | 修改内容 |
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V2.1 | 2018-11-28 | APP游戏化 |
V2.1.2 | 2018-12-26 | 单词集API+单词纠错API |
前 V2.0-child(无添加游戏元素前) 参见
随着全球化的发展,人们对学习英语的需求越来越强烈,学龄儿童也是(尽管绝大多数是家长希望孩子如此)。市面上单词学习类的app不少,但是针对都是对英语有功利性需求的(高考/考研/...)的用户,并不是面向K12阶段用户,也不是通过主动学习培养出的兴趣。因此希望能够把背单词跟生活相融合,让记忆单词成为一种生活习惯,亲近并能融入生活,为深度学习英语铺路。
市面上很早就出现了实物翻译的app,例如百度翻译,但是由于流程较于繁琐,需要涂抹后才能够锁定目标,再进行识别;而且未让“翻译实用化”,仅是放置于整个翻译系统的“小应用”中,没有确切的用户需求,因此本产品除了可以简化识别流程外,也针对用户需求将实物翻译赋予了实际意义,使其物尽其用。
孩子:
家长:
其他:
术语 | 解释 |
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艾宾浩斯记忆曲线 | 遗忘率随时间的流逝而先快后慢,特别是在刚刚识记的短时间里,遗忘最快。 |
K12 | K12,教育类专用名词(kindergarten through twelfth grade),是学前教育至高中教育的缩写,现在普遍被用来代指基础教育。 |
目标用户:主要针对5岁至18岁,对英语单词记忆有困难又提不起兴趣,对英语一窍不通或者半知半解的K12阶段学龄孩童。
使用场景:任何时间地点
功能 | 用户案例 | 重要程度 | 技术 |
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物体检测 | 用户想要认识物体对象 | 重要 | 计算机视觉-Azure-REST API-分析图像 |
单词翻译 | 用户想要了解检测对象的中文释义 | 重要 | 有道智云API |
发音纠错 | 用户想要检验单词发音的精准度 | 重要 | 腾讯云-智聆口语评测(英文版) |
单词集(库) | 用户不那么想要通过物体识别获取单词,可以通过单词库获得单词 | 一般 | 我爱背单词 |
名称 | 说明 |
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系统管理员 | 拥有所有权限 |
超级饲养员 | 除个人中心权限外,解锁所有附加功能(见说明) |
普通用户 | 仅有前端个人中心的权限 |
详细参见
注:“*” 表示<超级饲养员>/购买后才拥有的功能
识别后,输出结果如下:
['building', 'outdoor', 'street', 'city', 'people', 'busy', 'night', 'ride', 'crowd']
- Google Object Detection API
- 百度API
- Face++_Detect Scene And Object API
相比之下,Face++的API精准度远不如Azure和谷歌的API,不仅将对象的空间误识别为超市(事实上是饭堂),检测到的对象在数量上也并没有优势。
速度:百度>Azure>Face++>谷歌
精准度:谷歌>Azure>Face++>百度
价格(粗略判断):Face++>Azure>百度>谷歌
结论:因为Azure-标记图像的调用结果已经能满足用户的调用需求,而目前(力所能及之下)调用Google Object Detection API的结果缺点过于明显,因此选择<Azure-标记图像>更加适用该产品。
python调用测试,详细参见
黑白照片不影响识别结果(不涉及灰度)
模糊的照片会对识别个数以及识别准确率带来一定程度的影响
在识别人的方面准确率较高,但物体上如果物体离镜头过近、角度问题、或是没有拍摄出物体的基本特征就会导致识别错误或是识别不准确。
改进方法:
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