[发明专利]用于评估群组层面的认知状态的技术

权利要求书

1.一种方法，其包括：

从环境中的一个或多个相机接收与一个或多个个体相关的数据；

执行一个或多个基于代理的模拟器，其各自操作来产生相应个体的行为的模型，其中每个模型的输出是表示所述相应个体在模拟期间的内在感受的符号序列；并且

当所述符号序列匹配查询行为的查询符号序列时预测所述相应个体中的每一位的后续行为。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，每个模型使用粒子滤波，且每个粒子包括基于所述数据迭代地估计所述符号序列的时间演变的递归神经网络；其中，允许包括类似符号序列的粒子转变到下一迭代，以预测所述符号序列的下一内在符号集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，终止并不包括类似符号序列的粒子。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述递归神经网络用于基于所述符号序列预测所述后续行为；其中，所述递归神经网络最初以随机内在感受符号为种子；其中，所述递归神经网络通过以下方式预测所述后续行为：对下一身体状态符号集合进行抽样并将所述下一身体符号集合与所述查询符号序列的身体状态符号进行比较。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述符号序列包括人物类型、情绪、观察到的表情或其某一组合的已存储图形；其中，所述人物类型包括开朗的、掠夺的、陌生的、抑郁的或紧张的，并且所述情绪包括愤怒、沮丧、中性或快乐。

6.一个或多个有形的非暂时性计算机可读媒体，所述媒体存储计算机指令，所述计算机指令在由一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器来：

从环境中的一个或多个相机接收与一个或多个个体相关的数据；

执行一个或多个基于代理的模拟器，其各自对相应个体的行为进行建模且各自输出表示所述相应个体在模拟期间的内在感受的符号序列；并且

当所述符号序列匹配查询行为的查询符号序列时预测所述相应个体中的每一位的后续行为。

7.根据权利要求6所述的一个或多个计算机可读媒体，其中，每个模型使用粒子滤波，并且每个粒子包括基于所述数据迭代地估计所述符号序列的时间演变的递归神经网络；其中，允许包括类似符号序列的粒子转变到所述下一迭代以预测所述符号序列的下一内在符号集合。

8.一种系统，其包括：

一个或多个相机，其捕获与环境中的一个或多个个体的行为相关的数据；

一个或多个计算装置，其包括进行以下操作的一个或多个处理器：

从环境中的一个或多个相机接收与一个或多个个体的所述行为相关的所述数据；

执行一个或多个基于代理的模拟器，所述一个或多个基于代理的模拟器各自对相应个体的所述行为进行建模且各自输出表示所述相应个体在模拟期间的内在感受的符号序列；并且

当所述符号序列匹配查询行为的查询符号序列时预测所述相应个体中的每一位的后续行为；以及

显示器，其连接到所述一个或多个计算装置并且被配置成显示表示所述后续行为的指示。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述一个或多个相机包括捕获位置和肢体运动的估计的红绿蓝深度(RGB+D)相机，以及捕获面部图像的固定相机和摇摄俯仰变焦(PTZ)相机。

10.根据权利要求8所述的系统，其中，所述一个或多个计算装置包括智能电话、智能手表、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、基于云的计算系统中的服务器或其某一组合。