情境感知智能人機交互技術要點探析

劉暢　方琳

摘 要：伴隨著當下智能設備高速的普及，使得人機交互技術逐漸深入到人們日常生活的諸多領域當中。在當下的情感智能人機交互，已經逐漸成為人工智能、機器視覺以及數據挖掘領域當中十分重要的研究話題。另外，在數字化相機的普及，也讓人們對于單目可見光視覺的人機交互技術，得到了越來越多的關注。在本文的分析中，就針對當下情境感知智能人機交互技術要點進行分析。

關鍵詞：情感感知 智能人機交互 人工智能 數字化

An Analysis of the Key Points of Situation-Aware Intelligent Human-Computer Interaction Technology

Liu Chang，Fang Lin

Abstract：With the current high-speed popularization of smart devices， human-computer interaction technology has gradually penetrated into many areas of people's daily lives. The current emotional intelligent human-computer interaction has gradually become a very important research topic in the fields of artificial intelligence， machine vision， and data mining. In addition， the popularity of digital cameras has also attracted more and more attention to the human-computer interaction technology of monocular visible light vision. In the analysis of this article， the article analyzes the key points of the current situation-aware intelligent human-computer interaction technology.

Key words：emotional perception， intelligent human-computer interaction， artificial intelligence， digitization

1 引言

當今社會已經進入到了信息化的時代當中，因此在軟硬件技術的不斷發(fā)展下，使得智能設備不斷的應用到了人們生活生產的各個領域中。同時，人機交互已經在國家安全、醫(yī)療、教育以及娛樂方面，都發(fā)揮出越來越重要的價值，同時也更加深入到人們生活的諸多方面。

2 情感感知智能人機交互技術

情感感知智能人機交互技術，是一種利用智能交互系統(tǒng)，對在復雜情景當中的人體行為，進行語義方面的分析，以此識別出交互的主體，并能夠進行主動性的響應，以此形成交互意圖。對于這種情景感知智能交際交互，則是人機交互在發(fā)展中，自然化與智能化的產物。在當下對于該技術的研究中，讓傳感器作為與空氣一樣的自然元素一樣，存在著人們的周圍，以此讓智能設備可以充分的感知到用戶所待在的情景，并為用戶提供相應的主動性的服務。在人機交互系統(tǒng)的運行中，可以很好的將情景信息與用戶人物進行結合，以此形成自然人機的交互效果。

對于這種情景感知智能人機交互技術而言，成為了當今社會最為高端的技術之一。當下各個國家都對情感感知智能人機交互，進行了深入的研究，并成為各個國家信息技術創(chuàng)新領域的重要研究課題，凸顯出了當下情感智能人機交互技術對于信息技術發(fā)展的重要價值。

在情感感知智能人機交互系統(tǒng)當中，所運行的基本理念已經從傳統(tǒng)的人為控制系統(tǒng)為主要形式的系統(tǒng)，逐漸轉變成以用戶為中心的系統(tǒng)服務類型。在傳統(tǒng)的系統(tǒng)當中，其形成的符號以及各種圖形，這種信息交互的服務模式，已經無法很好的滿足情感感知智能人機的交互發(fā)展需求，以此就需要逐漸的被一些觸摸式以及視覺型的交互方式所替代。其中視覺傳感是一種非侵入式的檢測設備，以此在使用中對于用戶的限制較低，但是卻可以獲得大量的信息，以此可以具有著較高的空間解釋性。已經成為當下智能人機交互系統(tǒng)當中的重要組成部分。

3 情境感知智能人機交互技術要點

3.1 結構相似性時空分析的情景感知光照均衡

在情景感知智能人機交互系統(tǒng)當中，始終基于以人為本的服務理念，同時交互對象也需要使用遠程視頻傳輸的方式，將其投影到用戶端。在用戶的使用中，可以在一個較為舒適的環(huán)境當中，對一些非限定的情景對象進行交互。在非限定情境當中，其光照的變化無法得到控制，例如光源的位置不同，就會導致光照出現不均勻的現象。在光照出現變化之后，會直接影響到用戶對于情景交互對象的判斷，以此讓交互行為出現一定程度的偏差。另外，在光照發(fā)生變化的時候，也會導致情境當中的各種物體，出現不同程度的信息變化，以此直接影響到智能交互系統(tǒng)，對于情景信息的學習與感知之間的變化。在交互系統(tǒng)的邏輯當中，需要對非限定情景當中的光照變化進行針對性的處理，以此可以很好的提升視覺信息的穩(wěn)定性，這成為了情景感知智能人機交互當中的重要基礎條件和影響因素。

3.2 背景建模的復雜情境人體分割

人一直都是交互行為當中的主體對象，同時也是人機交互第一要素。在情景感知智能人機交互的過程中，主要是通過感知和理解人體的方式，對人的交互意圖進行響應。因此，為了有效的提升交互的效率，就需要快速準確的將人體從復雜情境當中分割出來，這種技術方式也成為了當下情境感知智能人機交互技術的關鍵點。在前文的情景感知光照均衡的分析中，已經可以很好的提升視覺信息的穩(wěn)定性，以此在本文的分析中，就主要圍繞著復雜情景，對于人體分割進行相關的問題。

在人體分割的過程中，就是一種從視頻和圖像當中，將人體分割出來，以此對人體進行針對性的研究和分析。同時在人體分割的過程中，基于不同的硬件條件，可以分為不同的技術類型，分別為深度圖像人體分割以及可見光圖像人體分割技術。首先，對于深度圖像人體分割技術而言，其重要的優(yōu)勢在于使用紅外傳感器，可以很好的在圖像采集的時候，能夠提升人體與背景之間的區(qū)分度，而且也不會受到可見光變化的影響，以此會讓人體分割的效率較高。但是對于這種技術而言，其缺點在于對于設備的硬件有著較高的要求，以此需要投入較高的成本。同時，該技術下的人體色彩、紋理信息會出現較為明顯的缺失。但是對于可見光圖像人體分割技術而言，對硬件設備的要求并不高，有著一定的普遍性，同時在圖像當中保留著大量的色彩與紋理信息，因此成為當中技術研究當中的重要技術形式。在這種技術的使用中，可以很好的讓深度圖像當中的人體，與背景有著較高的層次感，讓圖像背景也更加干凈。在可見光圖像的呈現中，其情景內容十分復雜，以此對于人體分割的時候，也會受到光照與情境事物方面的影響。

3.3 差異更新的三維人體骨架估計

在人體骨架的估計中，可以有效的反映出人體當下的實際狀態(tài)，并明確出各個關節(jié)在空間當中的位置結構關系。在人體交互行為的分析中，主要是利用人體骨架的時空組合變化來體現。而從較為復雜的人體骨架位置信息進行采集，已經成為當下交互系統(tǒng)當中的重要基礎技術。

人體骨架估計估計技術，是一種對于當下人體實際的空間位置信息的采集。在人體行動的過程中，對于骨架的定位，主要依靠著穿戴式方法、視覺傳感方法等方式進行呈現。其中對于穿戴式的方法而言，是讓人體穿戴各種傳感器，以此讓系統(tǒng)獲取到骨架的一些關鍵點信息。這種方法在實際的應用過程中，需要讓傳感器能夠固定在人體的特定位置。當下普遍用于對于人體的建模研究，但是在該技術的使用中，技術流程較為復雜繁瑣，因此無法應用到日常生活當中。

對于視覺傳感的技術方式，主要是記憶人體骨架定位的深度信息采集，同時也是一種基于單目可監(jiān)管的視覺人體骨架定位技術。在交互系統(tǒng)當中，配備了深度信息視覺傳感系統(tǒng)，同時也是視覺系統(tǒng)當中可以充分利用信息，將人體從原本復雜的情境當中分割出來的技術，并充分的提取人體骨架。對于這種視覺系統(tǒng)而言，在使用的過程中，會對光照的變化呈現出一定的特性，但是由于其在進行系統(tǒng)架構的時候，往往較為的復雜多變，以此成本較高，無法大面積的進行推廣。但是對于單目可見視覺技術而言，相比較深度信息視覺技術，并不能很好的發(fā)揮起到深度信息的采集，同時也無法很好的對三維空間當中的信息進行采集。但是由于單目可見光對于光視覺有著普遍性，因此可以很好的作用于人體骨架分析系統(tǒng)當中。

在當期對于這種人體骨架估計的研究中，采用的是圖像結構法，以此在該系統(tǒng)的運行中，數據庫當中的人體關鍵部位，使用手動繪制節(jié)點的方式，形成訓練模型。在人體姿態(tài)方面是一種訓練數據當中學習的模型線性組合。但是，對于這種技術也需要初始化目標，以此讓這種技術方式十分適用于人體的跟蹤分析。但是基于HOG與SIFT方法而言，其人體骨架的估計并不需要初始化，同時又受到特征與姿態(tài)空間當中映射關系的影響，就會使得這樣的方法存在著一定的問題。

3.4 模式融合特征點定位的面部朝向設計

在對人體進行信息采集的時候，面部是最為重要的信息特征。因此，在人機交互的過程中，其面部信息的采集有著十分重要的作用。但是在用戶距離系統(tǒng)較遠的時候，往往對于人體眼睛的注視方向，無法實現準確的判斷。另外，人們在日常的生活過程中，往往人臉面部特征可以較為直觀的呈現出較多的信息數據，以此在人體自然交互的過程中，其面部與人眼基本上保持著一致的方向。因此，對于面部的朝向就可以直接展示出人體感興趣的一些目標信息。

本文所提出的模式融合特征點定位的技術方式，可以很好的對用戶進行面部朝向的估計。在具體的應用過程中，首先需要對雙尺度面部區(qū)域進行信息采集，以此較為準確的判斷出人體當下的面部區(qū)域，盡可能的降低人臉區(qū)域當中背景因素的干擾。同時，在獲取到的面部區(qū)域過程中，需要基于模式融合面部特征點的方式，進行定位計算分析，以此讓不同特性，可以基于深度學習的方式，對面部特征點進行全面的融合，因此可以很好的提升面部特征點的定位準確性。在長期的實驗分析后發(fā)現，這種技術在使用的過程中，在各種情景下可以較為準確的對人臉的面部朝向進行基本的判斷，以此逐漸成為情境感知交互系統(tǒng)當中十分重要的技術類型。

4 結語

綜上所述，在當下情境感知智能人機交互技術當中，涉及到眾多的技術要點，因此就需要在實際的設計以及研究中，能夠針對不同的功能進行深入的研究和分析，這樣就可以很好的提升交互系統(tǒng)的估計效率和準確性，實現更高的性能。

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