[發(fā)明專利]基于仿生代理的多模交互界面描述方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200710176411.6
• 申請日: 2007-10-26
• 公開（公告）號: CN101174218A
• 公開（公告）日: 2008-05-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 毛峽;李崢;薛雨麗
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G06F9/44
• 分類號: G06F9/44;G06K9/00
• 代理公司: 北京慧泉知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 王順榮;唐愛華

1.一種基于仿生代理的多模交互界面描述方法，其特征在于：該方法包括多模交互標(biāo)記語言及仿生代理感知模塊兩部分；其中：

(1)多模交互標(biāo)記語言：多模交互標(biāo)記語言對多模交互系統(tǒng)的描述，其步驟如下：

步驟1：多模交互標(biāo)記語言元素及屬性的定義；

步驟2：根據(jù)所定義的元素及屬性編寫多模交互標(biāo)記語言代碼；

步驟3：對所編寫的多模交互標(biāo)記語言代碼進(jìn)行有效性驗證；

步驟4：對經(jīng)過有效性驗證的代碼進(jìn)行解析，將多模交互標(biāo)記語言代碼按照規(guī)則轉(zhuǎn)換為Vbscript代碼；

步驟5：將轉(zhuǎn)換的Vbscript代碼嵌入相應(yīng)的網(wǎng)頁背景中，調(diào)用仿生代理模塊及感知模塊的相關(guān)函數(shù)實現(xiàn)交互；

(2)仿生代理感知模塊：仿生代理感知模塊表情識別控件的實現(xiàn)，其步驟如下：

步驟1：采用維奧拉提出的積分圖像和AdaBoost算法相結(jié)合的方法，實現(xiàn)人臉檢測器；

步驟2：設(shè)選定的3種單一表情高興、生氣和驚訝為e₁，e₂，e₃，平靜表情為e₀，對于每種選定的單一表情e_i，以該類表情樣本為正例樣本，其它各類表情樣本及平靜樣本為反例樣本，基于人臉檢測器的改進(jìn)方法訓(xùn)練專門表情分類器h_ei人臉檢測器和專門表情分類器是兩種不同的算法，人臉檢測器的輸出為0或1，0代表非人臉，1代表人臉；專門表情分類器通過下述式①將輸出改為[0，1]區(qū)間的實數(shù)，

he(x)=Σt=1Tαtht(x)Σt=1Tαt]]>①

式中h_e為專門表情分類器，T為循環(huán)次數(shù)，h_t為每輪選取的誤差最小的弱分類器，αt=log1-ϵtϵt,]]>其中ε_t為h_t的判別誤差；

步驟3：最終表情分類器H從各專門表情分類器h_ei的得分中選取最高分，若最高分超過設(shè)定的閾值，則判決為獲得最高分的專門表情分類器對應(yīng)的表情，否則判定為平靜表情。

最終表情分類器H的表達(dá)式如式②，最終表情分類器H從3個專門表情分類器h_ei的得分中選取最高分，若最高分超過設(shè)定的閾值θ，則判決為獲得最高分的專門表情分類器對應(yīng)的表情，否則判定為平靜表情e₀，通過調(diào)整閾值θ，可獲得較高的識別率；

H(x)=argmaxihei(x)ifmaxihei(x)≥θe0otherwise]]>②

式中H為最終表情分類器，h_ei為單一表情e_i的專門表情分類器，e₀為平靜表情，θ為設(shè)定的閾值，i∈{1，2，3}。