[发明专利]分布式环境下图案协同设计中智能感知评价的协作方法

摘要

本发明公开了一种分布式环境下图案协同设计中智能感知评价的协作方法。它首先是通过追踪人脸重点部位的轮廓提取人脸表情感知参数，然后通过基于统计的智能方法(机器学习)将捕捉到的参数进行评价分类，并根据每个用户的评价通过全局协作效率算法得到分布式协作的效率描述。最后，通过动态协作效率区域将协同效率等数据可视化。本发明有效的利用了人的感知信息，将协同效率实时展示给用户，同时剔除了传统协同辅助中的语音和视频噪音，提高了协同效率。

主权项

1、一种分布式环境下图案协同设计中智能感知评价的协作方法，其特征在于：1)通过人脸感知信息的提取和基于统计的智能分类方法，对于每个图元得到两种评价：a)评价收敛度：多用户针对同一设计对象评价的离散程度；b)评价期望值：多用户针对同一设计对象评价的加权期望；2)全局协作效率算法：图元倒树状结构：类似于树的倒置形状，从根部出发得到图元的集合。是用来表示图案编辑协同工作区内的图元之间关系以及因为图元具有重叠部分而生成子图元集合的数据结构；根据图元的大小与位置属性，全局协作效率算法可分为以下几个步骤：第一步，判断重叠关系：当加入图元其对应的收敛度和期望值分别是(e_i，i_i)，要与当前图元倒树状结构中的每一个图元或者生成子图元进行重叠关系的判断，对于每一图层OV_k中任意一个图元或者生成子图元其对应的收敛度和期望值分别是(e_j，i_j)，如果与有部分重叠的情况发生，将其定义为重叠关系，由于重叠部分必然要受到原来图元的影响，将生成子图元如果没有重叠关系，不做处理；第二步，生成新图层和图元属性：将生成图元加入到图层OV_k+1，如果此时倒树状结构最高层为OV_k，则生成OV_k+1，根据父节点图元和的收敛度和期望值，加权平均后得到(e_ij，i_ij)；第三步，将倒树状结构中所有图元或者生成子图元收敛度的加权平均作为全局最终的协同效率；3)动态协作效率区域可视化：动态协调效率区域是把用户共同实际工作区按照一定的比例缩放的一个单独的用户界面区域，它根据图元倒树状结构上每一节点的收敛度和期望值，通过计算对其赋于相应的颜色，然后根据它在工作区内位置和大小按照一定比例显示出来，动态协调协调效率区域在运行时，会实时根据共同工作区的实际变化进行工作，可以使每一位网络上的节点成员即时观察到整体的协作情况。