【技术实现步骤摘要】
一种人机交互方法及人机交互设备
本专利技术属于计算机
，尤其涉及一种人机交互方法及人机交互设备。
技术介绍
人工智能技术的快速发展，使得智能机器人得以快速的进入到我们的生产生活中，同时，在物联网和虚拟现实
，对于人机交互技术的需求也在与日俱增。目前主流的人机交互的方式有基于触摸屏的触摸式交互、基于语音识别和语音合成技术的语音交互、基于体感技术和动作识别的体感交互以及基于以人的生命体征作为识别依据的生物识别交互。但是上述交互方法能够交互的信息普遍有限，不能全面完整的获取交互对象的信息，交互的类容和形式单一，导致无法准确地获取交互对象的意图，人机交互效果差。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种人机交互方法及人机交互设备，以解决现有技术中无法准确的获取交互对象的意图，人机交互效果差的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种人机交互方法，包括：当检测到触发交互的指令时，获取交互对象的图像信息；其中，所述图像信息包括脸部图像和肢体图像；将所述图像信息输入...
【技术保护点】
1.一种人机交互方法，其特征在于，包括：/n当检测到触发交互的指令时，获取交互对象的图像信息；其中，所述图像信息包括脸部图像和肢体图像；/n将所述图像信息输入预设的级联神经网络模型进行处理，得到所述交互对象的识别结果；其中，所述神经网络模型是基于YOLO算法对图像样本集训练得到，在训练过程中，所述级联神经网络模型的输入为图像样本集中标记了识别结果类型的样本图像信息，所述级联神经网络模型的输出为所述样本图像信息的识别结果；所述识别结果包括肢体动作识别结果、脸部识别结果以及手势识别结果；/n基于所述交互对象的识别结果确定目标交互指令。/n
【技术特征摘要】
1.一种人机交互方法，其特征在于，包括：
当检测到触发交互的指令时，获取交互对象的图像信息；其中，所述图像信息包括脸部图像和肢体图像；
将所述图像信息输入预设的级联神经网络模型进行处理，得到所述交互对象的识别结果；其中，所述神经网络模型是基于YOLO算法对图像样本集训练得到，在训练过程中，所述级联神经网络模型的输入为图像样本集中标记了识别结果类型的样本图像信息，所述级联神经网络模型的输出为所述样本图像信息的识别结果；所述识别结果包括肢体动作识别结果、脸部识别结果以及手势识别结果；
基于所述交互对象的识别结果确定目标交互指令。
2.如权利要求1所述的人机交互方法，其特征在于，所述级联神经网络模型包括级联的第一神经网络、第二神经网络以及第三神经网络；所述将所述图像信息输入预设的级联神经网络模型，得到所述交互对象的识别结果，包括：
将所述图像信息输入所述级联神经网络模型，通过所述第一神经网络进行处理，得到人体区域信息；
将所述人体区域信息输入所述第二神经网络进行处理，得到脸部区域信息、手部区域信息；
将所述人体区域信息、所述脸部区域信息、所述手部区域信息输入所述第三神经网络进行处理，得到肢体识别结果、脸部识别结果以及手部识别结果。
3.如权利要求1-2任一项所述的人机交互方法，其特征在于，所述脸部识别结果用于标识身份信息；所述基于所述交互对象的识别结果确定目标交互指令，包括：
当从预置的身份信息中获取到与所述脸部识别结果标识的身份信息匹配的身份信息时，基于交互信息与身份信息之间的预设对应关系，获取所述身份信息对应的预设交互信息；其中，所述预设交互信息包括预设交互指令以及每个所述预设交互指令对应的预设肢体识别结果、预设脸部识别结果、预设手部识别结果；
从所述预设交互信息中获取与所述交互对象的识别结果匹配的预设肢体识别结果、预设脸部识别结果、预设手部识别结果，基于所述预设交互信息确定所述匹配的预设肢体识别结果、所述匹配的预设脸部识别结果、所述匹配的预设手部识别结果对应的交互指令。
4.如权利要求1所述的人机交互方法，其特征在于，在所述将所述图像信息输入预设的级联神经网络模型进行处理，得到所述交互对象的识别结果之后，还包括：
基于所述交互对象的识别结果生成所述交互对象的动画；
显示所述交互对象的动画。
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：齐国强，阮志峰，
申请(专利权)人：TCL集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。