通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统

摘要

本发明提供了通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统，其以学生在做题过程中做题动作为拍摄对象，以此确定学生对应的手部活动数据，并进一步分析该手部活动数据，而判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和所述停止做题状态对应的持续时间，最后以此确定学生的做题专注程度并对学生进行适应性提醒，其利用学生处于做题不专注状态时，其做题手势会相应存在异常情况，通过分析学生做题手势，能够有效地督促学生高效的和专注的做题，以及改善对学生做题过程进行监控的智能化和自动化水平。

说明书

技术领域

本发明涉及智能化答题管理的技术领域，特别涉及通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统。

背景技术

目前，学生在完成课堂学习后需要通过做题来温习与巩固在课堂学习到的知识。通常而言，学生都是独立做题的，但是在做题过程中，学生并不能始终保证高度集中做题的状态，其不可避免发生分神的情况。虽然，现有技术已经有利用视频监控的方式来实时监控学生的做题状态，但是这种视频监控的方式只限于监控学生的实际做题时间和是否在预定位置进行做题，其无法分析学生在做题过程中的专注度，这不利于有效地督促学生高效的和专注的做题，同时也无法改善对学生做题过程进行监控的智能化和自动化水平。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统，其通过拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析该做题动作影像，从而确定学生在做题过程中的手部活动数据，接着根据该手部活动数据，确定学生在做题过程中的做题手势信息；再根据该做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和该停止做题状态对应的持续时间，最后根据该停止做题状态的判断结果，确定学生在做题过程中的做题专注程度；再根据该做题专注程度，在学生做题过程中的不同时段，对学生进行提醒；可见，该通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统以学生在做题过程中做题动作为拍摄对象，以此确定学生对应的手部活动数据，并进一步分析该手部活动数据，而判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和所述停止做题状态对应的持续时间，最后以此确定学生的做题专注程度并对学生进行适应性提醒，其利用学生处于做题不专注状态时，其做题手势会相应存在异常情况，通过分析学生做题手势，能够有效地督促学生高效的和专注的做题，以及改善对学生做题过程进行监控的智能化和自动化水平。

本发明提供通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法，其特征在于，其包括如下步骤：

步骤S1，拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析所述做题动作影像，从而确定所述学生在做题过程中的手部活动数据；

步骤S2，根据所述手部活动数据，确定所述学生在做题过程中的做题手势信息；再根据所述做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和所述停止做题状态对应的持续时间；

步骤S3，根据所述停止做题状态的判断结果，确定所述学生在做题过程中的做题专注程度；再根据所述做题专注程度，在所述学生做题过程中的不同时段，对所述学生进行提醒；

进一步，在所述步骤S1中，拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析所述做题动作影像，从而确定所述学生在做题过程中的手部活动数据具体包括：

步骤S101，对所述学生在做题过程中学生的手部及其附近区域进行双目拍摄，从而获得所述学生在做题过程中的双目做题动作影像；

步骤S102，计算所述双目做题动作影像的双目影像视差，再根据所述双目影像视差，生成所述学生在做题过程中的三维做题影像；

步骤S103，按照预设时间间隔，依次从所述三维做题影像中提取得到若干图像帧，并识别得到每个图像帧中所述学生的手部动作位姿和手部动作幅度，以此作为所述手部活动数据；

进一步，在所述步骤S2中，根据所述手部活动数据，确定所述学生在做题过程中的做题手势信息；再根据所述做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和所述停止做题状态对应的持续时间具体包括：

步骤S201，根据所述手部活动数据包含的手部动作位姿，确定所述学生在做题过程中的手部握持笔进行做题对应的第一手势信息；根据所述手部活动数据包含的手部动作幅度，确定所述学生在做题过程中的手部与答题本之间相对位置对应于的第二手势信息；

步骤S202，分析所述第一手势信息，以此判断所述学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势，若否，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势的持续时间，以此作为所述停止做题状态对应的持续时间；

步骤S203，分析所述第二手势信息，以此判断所述学生在做题过程中手部是否离开答题本自身对应的平面覆盖范围，若是，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部离开答题本自身对应的平面覆盖范围的持续时间，以此作为所述停止做题状态对应的持续时间；

进一步，在所述步骤S202中，分析所述第一手势信息，以此判断所述学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势具体包括：

步骤S2021，利用手部位姿传感器采集每个手指指尖的坐标位置、掌心坐标位置和手掌掌面法向向量，以此作为所述第一手势信息，并利用下面公式(1)，确定每个手指指尖与手掌掌面法向向量之间的角度值：

在上述公式(1)中，α

步骤S2022，利用下面公式(2)，根据每个手指指尖与手掌掌面法向向量之间的角度值，确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势：

在上述公式(2)中，P表示学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势对应的判定值，β

若P＝0时，则确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势的持续时间，以此作为学生处于停止做题状态对应的持续时间；

若P＝1时，则确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势属于预设握笔手势，则利用下面步骤S2023，判断学生手部握持笔的姿势是否规范，若不规范，则控制学生握持的智能笔进行震动，以此提醒学生当前握持笔的姿势不规范；

步骤S2023，若确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势，则控制学生握持的智能笔进行震动，以此提醒学生当前握持笔的姿势不规范，并利用下面公式(3)，确定控制学生握持的智能笔进行震动的震动频率：

在上述公式(3)中，f表示智能笔进行震动的震动频率，f

进一步，在所述步骤S3中，根据所述停止做题状态的判断结果，确定所述学生在做题过程中的做题专注程度；再根据所述做题专注程度，在所述学生做题过程中的不同时段，对所述学生进行提醒具体包括：

步骤S301，将在时间顺序上相邻的任意两个停止做题状态各自对应的持续时间求和，以此得到相应的总持续时间；再将所述总持续时间与预设时间阈值进行比对，若所述总持续时间超过所述预设时间阈值，则确定所述学生在所述任意两个停止做题状态整体对应的做题时段中处于做题不专注状态，否则，确定所述学生在所述任意两个停止做题状态整体对应的做题时段中处于做题专注状态；

步骤S302，在所述学生处于做题不专注状态的做题时段内，对所述学生进行语音播放提醒。

本发明还提供通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的系统，其特征在于，其包括做题动作拍摄与分析模块、做题手势信息确定模块、停止作业状态确定模块和提醒模块；其中。，

所述做题动作拍摄与分析模块用于拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析所述做题动作影像，从而确定所述学生在做题过程中的手部活动数据；

所述做题手势信息确定模块用于根据所述手部活动数据，确定所述学生在做题过程中的做题手势信息；

所述停止作业状态确定模块用于根据所述做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和所述停止做题状态对应的持续时间；

所述提醒模块用于根据所述停止做题状态的判断结果，确定所述学生在做题过程中的做题专注程度；再根据所述做题专注程度，在所述学生做题过程中的不同时段，对所述学生进行提醒；

进一步，所述做题动作拍摄与分析模块拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析所述做题动作影像，从而确定所述学生在做题过程中的手部活动数据具体包括：

对所述学生在做题过程中学生的手部及其附近区域进行双目拍摄，从而获得所述学生在做题过程中的双目做题动作影像；

接着计算所述双目做题动作影像的双目影像视差，再根据所述双目影像视差，生成所述学生在做题过程中的三维做题影像；

最后按照预设时间间隔，依次从所述三维做题影像中提取得到若干图像帧，并识别得到每个图像帧中所述学生的手部动作位姿和手部动作幅度，以此作为所述手部活动数据；

进一步，所述做题手势信息确定模块根据所述手部活动数据，确定所述学生在做题过程中的做题手势信息具体包括：

根据所述手部活动数据包含的手部动作位姿，确定所述学生在做题过程中的手部握持笔进行做题对应的第一手势信息；根据所述手部活动数据包含的手部动作幅度，确定所述学生在做题过程中的手部与答题本之间相对位置对应于的第二手势信息；

以及，

所述停止作业状态确定模块根据所述做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和所述停止做题状态对应的持续时间具体包括：

分析所述第一手势信息，以此判断所述学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势，若否，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势的持续时间，以此作为所述停止做题状态对应的持续时间；

分析所述第二手势信息，以此判断所述学生在做题过程中手部是否离开答题本自身对应的平面覆盖范围，若是，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部离开答题本自身对应的平面覆盖范围的持续时间，以此作为所述停止做题状态对应的持续时间；

进一步，所述提醒模块根据所述停止做题状态的判断结果，确定所述学生在做题过程中的做题专注程度；再根据所述做题专注程度，在所述学生做题过程中的不同时段，对所述学生进行提醒具体包括：

将在时间顺序上相邻的任意两个停止做题状态各自对应的持续时间求和，以此得到相应的总持续时间；再将所述总持续时间与预设时间阈值进行比对，若所述总持续时间超过所述预设时间阈值，则确定所述学生在所述任意两个停止做题状态整体对应的做题时段中处于做题不专注状态，否则，确定所述学生在所述任意两个停止做题状态整体对应的做题时段中处于做题专注状态；

最后在所述学生处于做题不专注状态的做题时段内，对所述学生进行语音播放提醒。

相比于现有技术，该通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统通过拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析该做题动作影像，从而确定学生在做题过程中的手部活动数据，接着根据该手部活动数据，确定学生在做题过程中的做题手势信息；再根据该做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和该停止做题状态对应的持续时间，最后根据该停止做题状态的判断结果，确定学生在做题过程中的做题专注程度；再根据该做题专注程度，在学生做题过程中的不同时段，对学生进行提醒；可见，该通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统以学生在做题过程中做题动作为拍摄对象，以此确定学生对应的手部活动数据，并进一步分析该手部活动数据，而判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和所述停止做题状态对应的持续时间，最后以此确定学生的做题专注程度并对学生进行适应性提醒，其利用学生处于做题不专注状态时，其做题手势会相应存在异常情况，通过分析学生做题手势，能够有效地督促学生高效的和专注的做题，以及改善对学生做题过程进行监控的智能化和自动化水平。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法的流程示意图。

图2为本发明提供的通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参阅图1，为本发明实施例提供的通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法的流程示意图。该手势判断学生答题状态的方法包括如下步骤：

步骤S1，拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析该做题动作影像，从而确定该学生在做题过程中的手部活动数据；

步骤S2，根据该手部活动数据，确定该学生在做题过程中的做题手势信息；再根据该做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和该停止做题状态对应的持续时间；

步骤S3，根据该停止做题状态的判断结果，确定该学生在做题过程中的做题专注程度；再根据该做题专注程度，在该学生做题过程中的不同时段，对该学生进行提醒。

上述技术方案的有益效果为：该通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法以学生在做题过程中做题动作为拍摄对象，以此确定学生对应的手部活动数据，并进一步分析该手部活动数据，而判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和该停止做题状态对应的持续时间，最后以此确定学生的做题专注程度并对学生进行适应性提醒，其利用学生处于做题不专注状态时，其做题手势会相应存在异常情况，通过分析学生做题手势，能够有效地督促学生高效的和专注的做题，以及改善对学生做题过程进行监控的智能化和自动化水平。

优选地，在该步骤S1中，拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析该做题动作影像，从而确定该学生在做题过程中的手部活动数据具体包括：

步骤S101，对该学生在做题过程中学生的手部及其附近区域进行双目拍摄，从而获得该学生在做题过程中的双目做题动作影像；

步骤S102，计算该双目做题动作影像的双目影像视差，再根据该双目影像视差，生成该学生在做题过程中的三维做题影像；

步骤S103，按照预设时间间隔，依次从该三维做题影像中提取得到若干图像帧，并识别得到每个图像帧中该学生的手部动作位姿和手部动作幅度，以此作为该手部活动数据。

上述技术方案的有益效果为：学生在作业本等形式的答题本上做题时，需要使用手部握持笔进行答题撰写，当学生处于注意力分散或者做题不集中的状态时，学生的手部并不能始终维持以标准姿势握持笔(比如出现转笔或者使用笔敲击桌面等)，或者学生的手部与答题本之间的相对距离并不能始终保持在预设范围内(比如出现手部直接接触答题本或者手部与答题本之间的距离过远而无法实现书写)，通过双目拍摄的方式采集学生对应的做题动作影像，并进行进一步的影像视差转换处理而得到三维做题影像，能够大大地提高使得学生在做题过程中的手部动作位姿和手部动作幅度的识别精准性和可靠性。

优选地，在该步骤S2中，根据该手部活动数据，确定该学生在做题过程中的做题手势信息；再根据该做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和该停止做题状态对应的持续时间具体包括：

步骤S201，根据该手部活动数据包含的手部动作位姿，确定该学生在做题过程中的手部握持笔进行做题对应的第一手势信息；根据该手部活动数据包含的手部动作幅度，确定该学生在做题过程中的手部与答题本之间相对位置对应于的第二手势信息；

步骤S202，分析该第一手势信息，以此判断该学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势，若否，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势的持续时间，以此作为该停止做题状态对应的持续时间；

步骤S203，分析该第二手势信息，以此判断该学生在做题过程中手部是否离开答题本自身对应的平面覆盖范围，若是，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部离开答题本自身对应的平面覆盖范围的持续时间，以此作为该停止做题状态对应的持续时间。

上述技术方案的有益效果为：当学生在做题过程中的手部动作位姿不规范或者手部离开答题本自身的平面覆盖范围时，学生将无法在答题本上进行正常的做题书写，该第一手势信息用于表征学生手部握持笔的姿势，该第二手势信息用于表征学生手部与答题本之间的相对位置关系，该第一手势信息和该第二手势信息均是学生能够正常专注地在答题本上进行做题书写的重要影响要素。具体而言，当学生手部握持笔的实际手势与预设的若干握笔手势并不一致(预设的若干握笔手势可以通过统计不同人常用的握笔手势并进行六自由度分析而得到，其为本领域的常规方法，这里就不做累述)，则表明学生当前并不是做题书写，同样地，当学生手部远离答题本自身对应的平面覆盖范围，即表明学生当前与答题本的相对位置无法满足在答题本上进行书写的要求，上述两种情况都表明学生是处于停止做题状态的，通过进一步的分析处理便能够准确地和快速地确定学生在做题过程中是否处于停止做题状态以及该停止做题状态所持续的时间。

优选地，在该步骤S202中，分析该第一手势信息，以此判断该学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势具体包括：

步骤S2021，利用手部位姿传感器采集每个手指指尖的坐标位置、掌心坐标位置和手掌掌面法向向量，以此作为该第一手势信息，并利用下面公式(1)，确定每个手指指尖与手掌掌面法向向量之间的角度值：

在上述公式(1)中，α

步骤S2022，利用下面公式(2)，根据每个手指指尖与手掌掌面法向向量之间的角度值，确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势：

在上述公式(2)中，P表示学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势对应的判定值，β

若P＝0时，则确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势的持续时间，以此作为学生处于停止做题状态对应的持续时间；

若P＝1时，则确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势属于预设握笔手势，则利用下面步骤S2023，判断学生手部握持笔的姿势是否规范，若不规范，则控制学生握持的智能笔进行震动，以此提醒学生当前握持笔的姿势不规范；

步骤S2023，若确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势，则控制学生握持的智能笔进行震动，以此提醒学生当前握持笔的姿势不规范，并利用下面公式(3)，确定控制学生握持的智能笔进行震动的震动频率：

在上述公式(3)中，f表示智能笔进行震动的震动频率，f

上述技术方案的有益效果为：通过上述公式和步骤判断学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势，若判断学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不是预设握笔手势，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势的持续时间，以此作为停止做题状态对应的持续时间；若判断学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是预设握笔手势，则确定学生手部握持笔不规范则控制智能笔进行相应震动，提醒学生当前握持笔不规范。

优选地，在该步骤S3中，根据该停止做题状态的判断结果，确定该学生在做题过程中的做题专注程度；再根据该做题专注程度，在该学生做题过程中的不同时段，对该学生进行提醒具体包括：

步骤S301，将在时间顺序上相邻的任意两个停止做题状态各自对应的持续时间求和，以此得到相应的总持续时间；再将该总持续时间与预设时间阈值进行比对，若该总持续时间超过该预设时间阈值，则确定该学生在该任意两个停止做题状态整体对应的做题时段中处于做题不专注状态，否则，确定该学生在该任意两个停止做题状态整体对应的做题时段中处于做题专注状态；

步骤S302，在该学生处于做题不专注状态的做题时段内，对该学生进行语音播放提醒。

上述技术方案的有益效果为：将在时间顺序上相邻的任意两个停止做题状态各自对应的持续时间求和而得到的总持续时间作为判断学生做题专注与否的依据，能够有效地避免学生由于其他客观因素作用而无法正常做题造成的误判断情况，这能够在不需要对每个停止做题状态进行频繁的时间阈值比对的情况下，也能够准确地判断学生是否处于做题专注状态，从而大大地减轻时间阈值对比的工作量。

参阅图2，为本发明实施例提供的通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的系统的结构示意图。该手势判断学生答题状态的系统包括做题动作拍摄与分析模块、做题手势信息确定模块、停止作业状态确定模块和提醒模块；其中。，

该做题动作拍摄与分析模块用于拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析该做题动作影像，从而确定该学生在做题过程中的手部活动数据；

该做题手势信息确定模块用于根据该手部活动数据，确定该学生在做题过程中的做题手势信息；

该停止作业状态确定模块用于根据该做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和该停止做题状态对应的持续时间；

该提醒模块用于根据该停止做题状态的判断结果，确定该学生在做题过程中的做题专注程度；再根据该做题专注程度，在该学生做题过程中的不同时段，对该学生进行提醒。

上述技术方案的有益效果为：该通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的系统以学生在做题过程中做题动作为拍摄对象，以此确定学生对应的手部活动数据，并进一步分析该手部活动数据，而判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和该停止做题状态对应的持续时间，最后以此确定学生的做题专注程度并对学生进行适应性提醒，其利用学生处于做题不专注状态时，其做题手势会相应存在异常情况，通过分析学生做题手势，能够有效地督促学生高效的和专注的做题，以及改善对学生做题过程进行监控的智能化和自动化水平。

优选地，该做题动作拍摄与分析模块拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析该做题动作影像，从而确定该学生在做题过程中的手部活动数据具体包括：

对该学生在做题过程中学生的手部及其附近区域进行双目拍摄，从而获得该学生在做题过程中的双目做题动作影像；

接着计算该双目做题动作影像的双目影像视差，再根据该双目影像视差，生成该学生在做题过程中的三维做题影像；

最后按照预设时间间隔，依次从该三维做题影像中提取得到若干图像帧，并识别得到每个图像帧中该学生的手部动作位姿和手部动作幅度，以此作为该手部活动数据。

上述技术方案的有益效果为：学生在作业本等形式的答题本上做题时，需要使用手部握持笔进行答题撰写，当学生处于注意力分散或者做题不集中的状态时，学生的手部并不能始终维持以标准姿势握持笔(比如出现转笔或者使用笔敲击桌面等)，或者学生的手部与答题本之间的相对距离并不能始终保持在预设范围内(比如出现手部直接接触答题本或者手部与答题本之间的距离过远而无法实现书写)，通过双目拍摄的方式采集学生对应的做题动作影像，并进行进一步的影像视差转换处理而得到三维做题影像，能够大大地提高使得学生在做题过程中的手部动作位姿和手部动作幅度的识别精准性和可靠性。

优选地，该做题手势信息确定模块根据该手部活动数据，确定该学生在做题过程中的做题手势信息具体包括：

根据该手部活动数据包含的手部动作位姿，确定该学生在做题过程中的手部握持笔进行做题对应的第一手势信息；根据该手部活动数据包含的手部动作幅度，确定该学生在做题过程中的手部与答题本之间相对位置对应于的第二手势信息；

以及，

该停止作业状态确定模块根据该做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和该停止做题状态对应的持续时间具体包括：

分析该第一手势信息，以此判断该学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势，若否，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势的持续时间，以此作为该停止做题状态对应的持续时间；

分析该第二手势信息，以此判断该学生在做题过程中手部是否离开答题本自身对应的平面覆盖范围，若是，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部离开答题本自身对应的平面覆盖范围的持续时间，以此作为该停止做题状态对应的持续时间。

上述技术方案的有益效果为：当学生在做题过程中的手部动作位姿不规范或者手部离开答题本自身的平面覆盖范围时，学生将无法在答题本上进行正常的做题书写，该第一手势信息用于表征学生手部握持笔的姿势，该第二手势信息用于表征学生手部与答题本之间的相对位置关系，该第一手势信息和该第二手势信息均是学生能够正常专注地在答题本上进行做题书写的重要影响要素。具体而言，当学生手部握持笔的实际手势与预设的若干握笔手势并不一致(预设的若干握笔手势可以通过统计不同人常用的握笔手势并进行六自由度分析而得到，其为本领域的常规方法，这里就不做累述)，则表明学生当前并不是做题书写，同样地，当学生手部远离答题本自身对应的平面覆盖范围，即表明学生当前与答题本的相对位置无法满足在答题本上进行书写的要求，上述两种情况都表明学生是处于停止做题状态的，通过进一步的分析处理便能够准确地和快速地确定学生在做题过程中是否处于停止做题状态以及该停止做题状态所持续的时间。

优选地，该提醒模块根据该停止做题状态的判断结果，确定该学生在做题过程中的做题专注程度；再根据该做题专注程度，在该学生做题过程中的不同时段，对该学生进行提醒具体包括：

将在时间顺序上相邻的任意两个停止做题状态各自对应的持续时间求和，以此得到相应的总持续时间；再将该总持续时间与预设时间阈值进行比对，若该总持续时间超过该预设时间阈值，则确定该学生在该任意两个停止做题状态整体对应的做题时段中处于做题不专注状态，否则，确定该学生在该任意两个停止做题状态整体对应的做题时段中处于做题专注状态；

最后在该学生处于做题不专注状态的做题时段内，对该学生进行语音播放提醒。

上述技术方案的有益效果为：将在时间顺序上相邻的任意两个停止做题状态各自对应的持续时间求和而得到的总持续时间作为判断学生做题专注与否的依据，能够有效地避免学生由于其他客观因素作用而无法正常做题造成的误判断情况，这能够在不需要对每个停止做题状态进行频繁的时间阈值比对的情况下，也能够准确地判断学生是否处于做题专注状态，从而大大地减轻时间阈值对比的工作量。

从上述实施例的内容可知，该通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统通过拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析该做题动作影像，从而确定学生在做题过程中的手部活动数据，接着根据该手部活动数据，确定学生在做题过程中的做题手势信息；再根据该做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和该停止做题状态对应的持续时间，最后根据该停止做题状态的判断结果，确定学生在做题过程中的做题专注程度；再根据该做题专注程度，在学生做题过程中的不同时段，对学生进行提醒；可见，该通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统以学生在做题过程中做题动作为拍摄对象，以此确定学生对应的手部活动数据，并进一步分析该手部活动数据，而判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和该停止做题状态对应的持续时间，最后以此确定学生的做题专注程度并对学生进行适应性提醒，其利用学生处于做题不专注状态时，其做题手势会相应存在异常情况，通过分析学生做题手势，能够有效地督促学生高效的和专注的做题，以及改善对学生做题过程进行监控的智能化和自动化水平。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。