[发明专利]一种应用于即时通讯工具的表情机器人有效

专利信息
申请号: 201210224496.1 申请日: 2012-06-28
公开(公告)号: CN102750555A 公开(公告)日: 2012-10-24
发明(设计)人: 张纯纯;王崇文 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G06K9/64 分类号: G06K9/64;H04L12/58
代理公司: 北京理工大学专利中心 11120 代理人: 杨志兵;高燕燕
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 应用于 即时通讯 工具 表情 机器人
【说明书】:

技术领域

发明是一种基于即时通讯工具的表情机器人,具体涉及屏幕捕捉、图像识别技术领域。

背景技术

即时通讯工具又称为即时聊天工具,是一种基于互联网的服务,经过十几年的发展,如今已经拥有大量的固定用户,渗透到我们生活和工作中的方方面面。表情符号诞生在互联网,原本只是一种网络次文化,但随着网络的迅速发展与普及,它得到了人们的广泛接受。

一般的即时通讯工具都拥有插入表情符号的功能,极大方便了用户的表达,增强了交流乐趣和用户体验。目前,表情符号主要朝着更加多元,更加生动和复杂的方向发展,本发明提出了一条创造性的发展道路:让表情符号更加真实化。该方案能够对即时通讯工具的窗口界面进行监测,然后识别用户使用的表情符号的含义,并且针对被识别的表情符号做出符合该表情符号含义的响应。通过表情机器人用户可以更加直观地感受到聊天过程中所使用的表情符号,由此来增加即时通讯用户的体验感和乐趣。这是一个创新性的产品,鲜有对前人经验的借鉴。

在进行表情符号识别方案的设计时,首先想到的是对即时通讯工具传输的数据包进行解密分析,从中提取出表情符号的代码,从而实现识别。但是目前的即时通讯工具都会在聊天内容的传送过程中对其进行很复杂加密,破译密钥需要比较长的时间,难度较大,而且即时通讯工具通常会不定期的升级,每次升级都会重新设定密钥,因此即时通讯工具升级后需要重新破译密钥的缺陷,这就带来了该方案的需要不断破译密钥的缺陷、复杂程度高、实时性不佳,从而无法批量的生产和推广。

发明内容

有鉴于此,本发明提供了一种应用于即时通讯工具的表情机器人,它可以实时地识别用户所使用的表情符号,并且做出与该表情符号所代表含义一样的响应。而且,其表情识别方法并非采用对即时通讯工具传输的数据包进行解密分析的方法,避免了采用这种方案所带来的复杂程度高、实时性不佳、即时通讯工具升级后需要重新破译密钥的缺陷。

该方法是这样实现的:

一种基于即时通讯工具的表情机器人,包括聊天窗口监测模块、表情符号定位模块、表情符号识别模块和响应模块;

所述聊天窗口监测模块,用于在确定当前焦点窗口是即时通讯工具的聊天窗口后,对所述聊天窗口进行监测,定时或当用户有新的聊天消息显示出来时,将聊天窗口的图像截取下来,并保存为图片;

所述表情符号定位模块,用于分析聊天窗口监测模块所截取下来的图片,寻找其中的表情符号,找到表情符号之后,将表情符号的位置发送给所述表情符号识别模块;

所述表情符号识别模块,用于当接收到表情符号定位模块发过来的表情符号的位置后,将该位置的表情符号与现有表情符号库中的表情符号进行对比,从而确定该表情符号所代表的意义,然后将结果发送给响应模块;

所述响应模块,用于在接收到表情符号识别模块发送过来的结果后,通过设定的表现方法进行响应。

其中,所述响应模块通过声音、图像和/或动作进行响应。

优选地,所述表情符号定位模块包括切割模块、灰度化模块、平滑模块和哈夫Hough检测模块:

切割模块,用于根据对话栏在聊天窗口中的位置,从聊天窗口的图像中将对话栏的图像切割出来,将切割出来的图像发送给灰度化模块;

灰度化模块,用于将所接收的图像进行灰度化出来,得到灰度图,发送给平滑模块;

平滑模块,用于对接收到的灰度图进行高斯平滑处理;

Hough检测模块,用于对高斯平滑处理后的图像进行Hough变换,检测出圆形的表情符号所在的位置;只输出识别出的表情符号中坐标x、y都是最大的表情符号的位置;其中x轴、y轴以对话栏的左上角为零点。优选地,所述Hough检测模块的Hough变换从对话栏的右下角开始,按照从右至左,从下至上的顺序计算,当检测到第一个圆时,输出圆心位置,并停止检测。

优选地,所述表情符号识别模块包括提取模块、匹配模块和识别模块;

所述提取模块,用于根据表情符号定位模块输出的位置,从切割模块获得的所述对话栏的图像中获得表情符号图像,发送给匹配模块;

所述匹配模块,用于将所接收的表情符号图像作为模板,将预先存储的包含所有默认表情符号的图像作为全局图像,然后进行模板匹配,最后找出表情符号图像在全局图像中的位置;

所述识别模块,用于根据已知的全局图像中每个默认表情符号的位置范围和表情含义,判断所述匹配模块找出的表情符号图像的位置对应哪个表情含义,将表情含义发送给响应模块。

有益效果:

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