[发明专利]多源输入、信息智能优化处理的全息触摸交互展示系统有效
申请号: | 201310280430.9 | 申请日: | 2013-07-05 |
公开(公告)号: | CN103377293A | 公开(公告)日: | 2013-10-30 |
发明(设计)人: | 陈俊风;华民刚;李保军;倪建军 | 申请(专利权)人: | 河海大学常州校区 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06F3/0488;G06K9/00 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 213022 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 输入 信息 智能 优化 处理 全息 触摸 交互 展示 系统 | ||
技术领域
本发明属于多媒体信息传播领域,特别涉及一种多源输入、信息智能优化处理的全息触摸交互展示系统。
背景技术
随着现代社会的快速发展,多媒体系统正以极强的生命力渗透到生活的各个领域,如广告、游戏、教育、档案、图书、娱乐、艺术、金融交易等。广告展示作为一种灵活的宣传和推广技术,受到政府机关、企事业单位和各行业个体的高度重视。它不仅可以传达商品信息、树立品牌形象、满足消费者的审美需求、引导消费导向,同时它还可以激发人们的道德意识,引发思考,有教育和启发的作用。目前的广告展示技术主要考虑广告的单向推送,依靠存在性和重复性达到广而告之的效果。特别是,大屏幕LCD信息展示系统(如楼宇电梯LCD广告系统)目前应用非常广泛。它具有强大的视频、动画、文本播放能力,但是这些系统都是单向的,受众群体只能被动观看。因此当前的展示系统很多存在群体推广错误,甚至让人反感厌恶的地步,完全没有考虑受众感受和需求,更没有考虑到受众的参与。同时,所耗成本巨大,造成社会电力、空间、人力资源的极大浪费。
中国专利号:CN101620715A,公开了一种智能广告发布方法。它通过输入场景的图片或视频,对图片或视频进行扫描,以及对图片或视频进行识别,提取用户特征信息;比较所采集的用户或特殊用户的特征信息与预存的用户特征信息是否匹配;查找广告资源库中与该用户特征信息相匹配的广告;输出广告。
中国专利号:CN102129644A,公开了一种具有受众特性感知与统计功能的智能广告系统。它由摄像头采集图像,并将采集到的图像信息送入计算设备,计算设备负责将从采集设备获取的图像进行处理、运算并按照运算结果控制电子广告屏来实现广告内容的存储、显示、播放与切换。
上述广告系统存在如下不足之处:
(1)上述专利主要是利用图像库或图像词典的形式对视频或场景图片中的人脸进行匹配,确定受众的独特性和唯一性,不适用于复杂或者受众变化的展示环境,同时在图像库数据量大的情况下对计算机要求高,不能满足系统实时性的要求。
(2)未能将受众的情绪考虑在内,不能根据受众的情绪自适应调整资讯的播放。
(3)未能改变受众被动接受信息的状态,客户无法通过亲自操作,与媒体互动,来得到想要知道的信息。
(4)在有受众的情况下,没有合适的方法来提升客户占有率;在无受众的情况,未能节约资源提高系统工作效率。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述问题,提供一种多源输入、信息智能优化处理的全息触摸交互展示系统。该系统通过多传感器感知周围环境信息,在无受众的情况下,启动烟感传感器监测火灾的发生;在有受众存在的情况下,对视频中的人脸进行识别,推荐合适的播放资讯,增加客户的认同感。本展示系统引入交互模式,受众可以通过全息触摸屏实现人机互动,查询客户想要知道的资讯。同时,通过颜色共生矩阵提取出的特征和智能信息挖掘算法,将人脸表情识别的寻找感兴趣区域和特征提取结合成一步,利用近邻传播聚类算法对人脸进行聚类,根据情绪改变播放资讯信息。
本发明的技术解决方案如下:
一种多源信息输入、智能识别处理的全息互动触摸展示系统,包括采集环境信息的多传感器、计算设备和全息互动触摸显示设备,
(1)开启多传感器感知设备监测周边环境,检测红外传感器、声音传感器是否存在信号。在红外传感器、声音传感器均无信号的情况下,开启烟感传感器等监测环境火灾讯情的发生;在红外传感器或声音传感器有信号的情况下,启动摄像头和互动触摸显示设备;
全息互动触摸展示系统可以是放置在室内或室外的活动平台,因此其所处环境可能是多变的,全天候地使用视频采集设备非常不经济,因此在无受众的情况下,展示平台关闭视屏采集装置,停止资讯的播放,开启环境监测装置,防止火灾等险情的发生。
(2)从视屏信息中读取图像帧或图像帧序列。人脸检测与定位,具体确定输入图像中是否存在人脸,若存在人脸,则确定一个或多个人脸的位置和大小等。面部特征提取,在检测到的人脸上提取与性别、年龄和情绪相关的特征。常用的特征包括以色彩和亮度分布信息为代表的整体特征和以五官的位置和形状轮廓信息为代表的局部特征。根据提取的面部特征,对图像中人脸的年龄和性别做出估计。
(3)采用智能信息挖掘算法和近邻传播聚类算法对人脸表情进行智能辨识并加以分类。通过颜色共生矩阵提取出的特征和智能信息挖掘算法,将人脸表情识别的寻找感兴趣区域和特征提取结合成一步,利用近邻传播聚类算法对人脸进行聚类。
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