[發明專利]人機交互方法和裝置

有效

• 申請號: 201110361120.0
• 申請日: 2011-11-15
• 公開（公告）號: CN103105924A
• 公開（公告）日: 2013-05-15
• 發明（設計）人: 鄭鋒;趙顏果;宋展
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/66
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 吳平

1.一種人機交互方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S201，接收用戶輸入的學習指令，啟動學習模式；

步驟S202，獲取用戶指定的目標圖像，采集正樣本和負樣本，并基于隨機森林訓練，建立包含多個決策樹的分類器；

步驟S203，存儲所述包含多個決策樹的多個分類器，以及存儲所述正樣本和負樣本，形成正負樣本合集；

步驟S204，接收用戶輸入的檢測指令，啟動檢測模式；

步驟S205，獲取待測圖像；

步驟S206，利用所述多個決策樹的分類器計算所述待測圖像與目標圖像相同的概率，輸出對應的多個概率值；

步驟S207，根據所述多個概率值和預設的判定閥值，判定所述待測圖像是否為所述目標圖像；

步驟S208，分析并得到所述待測圖像和正負樣本合集的相關度；

步驟S209，根據所述相關度和預設的第一相關度閥值，判定所述待測圖像是否為所述目標圖像；

步驟S210，當所述待測圖像在所述判定閥值和所述第一相關度閥值下均判定與所述目標圖像相同時，最終判定所述待測圖像是所述目標圖像；

步驟S212，利用最終判定與所述目標圖像相同的所述待測圖像，調整所述多個決策樹的分類器的參數；

步驟S214，當最終判定與所述目標圖像相同的所述待測圖像的相關度滿足預設的第二相關度閥值時，將所述待測圖像作為正樣本添加到所述正負樣本合集中，當最終判定與所述目標圖像不同的所述待測圖像的概率值達到預設校正閥值時，將所述待測圖像作為負樣本添加到所述正負樣本合集中。

2.根據權利要求1所述的人機交互方法，其特征在于，所述步驟S202中采集正樣本和負樣本的動作包括對所述目標圖像進行旋轉、投影、縮放或平移處理，并分別采集正樣本。

3.根據權利要求1所述的人機交互方法，其特征在于，所述步驟S206是先提取所述待測圖像的方差值，利用預設的方差閥值排除不滿足要求的所述待測圖像，再計算滿足所述方差閥值要求的所述待測圖像與所述目標圖像相同的概率。

4.根據權利要求1所述的人機交互方法，其特征在于，所述預設的判定閥值設置為所述步驟S202中訓練時驗證負樣本的最大概率值。

5.根據權利要求1所述的人機交互方法，其特征在于，所述人機交互方法還包括如下步驟

步驟S301，提取并記錄判定與所述目標圖像相同的所述待測圖像的坐標信息；

步驟S302，當檢測到判定與所述目標圖像相同的所述待測圖像停頓時間第一次達到預設時間閥值，開始記錄所述待測圖像的運動軌跡；

步驟S303，當檢測到判定與所述目標圖像相同的所述待測圖像停頓時間第二次達到預設時間閥值，停止記錄所述待測圖像的軌跡；

步驟S304，根據所述記錄的軌跡進行文字識別。

6.一種人機交互裝置，其特征在于，其包括：

學習指令接收單元，用于接收用戶輸入的學習指令，啟動學習模式；

訓練單元，用于響應所述學習指令，獲取用戶指定的目標圖像，采集正樣本和負樣本，并基于隨機森林訓練，建立包含多個決策樹的分類器

存儲單元，用于存儲所述包含多個決策樹的多個分類器，以及存儲所述正樣本和負樣本，形成正負樣本合集。

檢測指令接收單元，用于接收用戶輸入的檢測指令，啟動檢測模式。

圖像獲取單元，用于獲取待測圖像

識別單元，用于利用所述多個決策樹的分類器計算所述待測圖像與所述目標圖像相同的概率，輸出對應的多個概率值；并根據所述多個概率值和預設的判定閥值，判定所述待測圖像是否為所述目標圖像

比較單元，用于分析并得到所述待測圖像和正負樣本合集的相關度；并根據所述相關度和預設的第一相關度閥值，判定所述待測圖像是否為所述目標圖像。

判定單元，用于在所述待測圖像在所述判定閥值和所述第一相關度閥值下均判定與所述目標圖像相同時，最終判定所述待測圖像是所述目標圖像。

更新單元，用于利用最終判定與所述目標圖像相同的所述待測圖像，調整所述多個決策樹的分類器的參數；當最終判定與所述目標圖像相同的所述待測圖像的相關度滿足預設的第二相關度閥值時，將所述待測圖像作為正樣本添加到所述正負樣本合集中，當最終判定與所述目標圖像不同的所述待測圖像的概率值達到預設校正閥值時，將所述待測圖像作為負樣本添加到所述正負樣本合集中。