一种应用于玩具枪交互系统的坐标图像处理方法及系统技术方案

本申请实施例提供一种应用于玩具枪交互系统的坐标图像处理方法及系统，通过获取目标用户的在玩具枪系统中进行操作生成的屏幕图像数据，并对所述屏幕图像数据进行图像定位，生成所述屏幕图像数据对应的信号坐标序列，所述屏幕图像数据为每次玩具枪被所述目标用户按下按钮后对应的红外管发射红外光线并射击到屏幕上进行拍摄的图像数据，并对所述屏幕图像数据中所述信号坐标序列对应的图像区域进行放大截取处理，生成所述目标用户的对应的放大截取图像数据，以获得更清晰的目标用户操作图像数据后便于后续分析

【技术实现步骤摘要】
一种应用于玩具枪交互系统的坐标图像处理方法及系统


[0001]本申请涉及玩具枪系统
，具体而言，涉及一种应用于玩具枪交互系统的坐标图像处理方法及系统
。

技术介绍

[0002]在现有的玩具枪系统中，通常采用静态的推荐方法，无法准确反映目标用户的个性化需求和兴趣
。
此外，传统的交互观测策略也未能全面考虑用户的行为模式及其对不同玩具枪交互数据流的偏好
。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种应用于玩具枪交互系统的坐标图像处理方法及系统
。
[0004]依据本申请的第一方面，提供一种应用于玩具枪交互系统的坐标图像处理方法，应用于玩具枪系统，所述方法包括：获取目标用户的在玩具枪系统中进行操作生成的屏幕图像数据，并对所述屏幕图像数据进行图像定位，生成所述屏幕图像数据对应的信号坐标序列，其中，所述屏幕图像数据为每次玩具枪被所述目标用户按下按钮后对应的红外管发射红外光线并射击到屏幕上进行拍摄的图像数据；对所述屏幕图像数据中所述信号坐标序列对应的图像区域进行放大截取处理，生成所述目标用户的对应的放大截取图像数据；依据所述目标用户的放大截取图像数据，分别获取所述目标用户在
K
个所述玩具枪交互事件下的交互兴趣点向量，
K
个所述玩具枪交互事件包括一个目标推荐玩具枪交互事件和至少一个样例推荐玩具枪交互事件，每个交互兴趣点向量反映：所述目标用户在相应玩具枪交互事件下对待推荐的玩具枪交互数据流的兴趣关注状态；将r/>K
个所述交互兴趣点向量进行聚合输出为交互兴趣特征，并依据设定的各交互观测策略，分别对所述交互兴趣特征进行观测，生成相应的观测信息，每种交互观测策略反映：针对一种交互选择行为的观测规则，以及，每种观测信息反映：在相应交互观测策略下，所述目标用户选择所述玩具枪交互数据流的可能性；在检测到存在至少一个观测信息符合设定观测要求时，在所述目标推荐玩具枪交互事件下，向所述目标用户推荐所述玩具枪交互数据流
。
[0005]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据所述目标用户的放大截取图像数据，分别获取所述目标用户在
K
个所述玩具枪交互事件下的交互兴趣点向量，包括：依据目标用户的放大截取图像数据，提取所述目标用户的用户交互偏好向量；对于
K
个所述玩具枪交互事件，获取该玩具枪交互事件对应的交互状态数据，所述交互状态数据反映：在该玩具枪交互事件下，各在先目标用户和各在先玩具枪交互数据流之间的匹配度；
依据所述用户交互偏好向量和所述交互状态数据，生成所述目标用户在该玩具枪交互事件下，对于所述待推荐的玩具枪交互数据流的交互兴趣点向量
。
[0006]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据所述用户交互偏好向量和所述交互状态数据，生成所述目标用户在该玩具枪交互事件下，对于所述待推荐的玩具枪交互数据流的交互兴趣点向量，包括：获取所述目标推荐玩具枪交互事件对应的先验交互状态数据，所述先验交互状态数据反映：在所述目标推荐玩具枪交互事件下，所述目标用户和所述玩具枪交互数据流之间的匹配度；依据所述交互状态数据，对所述用户交互偏好向量进行观测，生成针对该玩具枪交互事件预测的初始交互兴趣点向量；依据所述先验交互状态数据，对所述初始交互兴趣点向量进行调整，生成所述目标用户在该玩具枪交互事件下的交互兴趣点向量
。
[0007]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述先验交互状态数据的确定步骤，包括：提取所述目标推荐玩具枪交互事件的交互行为描述矢量，并对所述交互行为描述矢量进行观测，生成初始交互状态数据，所述初始交互状态数据反映：所述目标推荐玩具枪交互事件与所述各在先玩具枪交互数据流之间的匹配度；依据所述初始交互状态数据，分析在所述目标推荐玩具枪交互事件下，所述用户交互偏好向量与所述玩具枪交互数据流的交互内容向量之间的匹配度，生成相应的先验交互状态数据
。
[0008]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述将
K
个所述交互兴趣点向量进行聚合输出为交互兴趣特征，包括以下任意一种：依据设定的融合顺序，对
K
个所述交互兴趣点向量进行特征融合，生成交互兴趣特征；依据
K
个所述玩具枪交互事件各自对应的交互注意力权重，对
K
个所述交互兴趣点向量进行汇聚，生成交互兴趣特征，每个交互注意力权重反映：相应玩具枪交互事件相较
K
个所述玩具枪交互事件的重要性；依据每个交互兴趣点向量各自与
K
个所述交互兴趣点向量之间的特征距离，获取所述每个交互兴趣点向量对应的残差特征；针对
K
个所述交互兴趣点向量各自对应的残差特征进行融合，生成交互兴趣特征
。
[0009]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据
K
个所述玩具枪交互事件各自对应的交互注意力权重，对
K
个所述交互兴趣点向量进行汇聚，生成交互兴趣特征，包括：获取
K
个所述玩具枪交互事件共同对应的全局状态数据，所述全局状态数据反映：在
K
个所述玩具枪交互事件下，各在先目标用户与各在先玩具枪交互数据流之间的匹配度；对于
K
个所述玩具枪交互事件，依据该玩具枪交互事件对应的交互注意力权重，对
K
个所述交互兴趣点向量进行融合，生成该玩具枪交互事件的第一加权兴趣特征；依据所述全局状态数据，对所述第一加权兴趣特征进行调整，生成该玩具枪交互事件的第二加权兴趣特征；对于所述的
K
个所述玩具枪交互事件各自的第二加权兴趣特征，进行汇聚，生成交互兴趣特征
。
[0010]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据设定的各交互观测策略，分别对所述交互兴趣特征进行观测，生成相应的观测信息，包括：获取设定的各交互观测策略共享的全局观测评价指标，所述全局观测评价指标反映：依据所述各交互观测策略的全局交互观测策略，各在先目标用户与各在先玩具枪交互数据流之间的匹配度；对于所述各交互观测策略，获取单个交互观测策略关联的单独观测评价指标，所述单独观测评价指标反映：依据所述单个交互观测策略，所述各在先目标用户与所述各在先玩具枪交互数据流之间的匹配度；依据所述单独观测评价指标和所述全局观测评价指标，对所述交互兴趣特征进行观测，生成所述单个交互观测策略对应的观测信息
。
[0011]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据设定的各交互观测策略，分别对所述交互兴趣特征进行观测，生成相应的观测信息，是通过满足网络收敛条件的交互观测神经网络执行的，所述交互观测神经网络的训练步骤，包括：获取待学习数据序列，所述待学习数据序列中的每个待学习数据包括：一个模板交互兴趣特征和相应的训练标注数据，所述模板交互兴趣特征依据
W
种玩具枪交互事件各自对应的交互兴趣点向量融合得到，所述<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种应用于玩具枪交互系统的坐标图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户的在玩具枪系统中进行操作生成的屏幕图像数据，并对所述屏幕图像数据进行图像定位，生成所述屏幕图像数据对应的信号坐标序列，其中，所述屏幕图像数据为每次玩具枪被所述目标用户按下按钮后对应的红外管发射红外光线并射击到屏幕上进行拍摄的图像数据；对所述屏幕图像数据中所述信号坐标序列对应的图像区域进行放大截取处理，生成所述目标用户的对应的放大截取图像数据
。2.
根据权利要求1所述的应用于玩具枪交互系统的坐标图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：依据目标用户的放大截取图像数据，提取所述目标用户的用户交互偏好向量；对于
K
个所述玩具枪交互事件，获取该玩具枪交互事件对应的交互状态数据，所述交互状态数据反映：在该玩具枪交互事件下，各在先目标用户和各在先玩具枪交互数据流之间的匹配度；依据所述用户交互偏好向量和所述交互状态数据，生成所述目标用户在该玩具枪交互事件下，对于所述待推荐的玩具枪交互数据流的交互兴趣点向量，
K
个所述玩具枪交互事件包括一个目标推荐玩具枪交互事件和至少一个样例推荐玩具枪交互事件，每个交互兴趣点向量反映：所述目标用户在相应玩具枪交互事件下对待推荐的玩具枪交互数据流的兴趣关注状态；将
K
个所述交互兴趣点向量进行聚合输出为交互兴趣特征，并依据设定的各交互观测策略，分别对所述交互兴趣特征进行观测，生成相应的观测信息，每种交互观测策略反映：针对一种交互选择行为的观测规则，以及，每种观测信息反映：在相应交互观测策略下，所述目标用户选择所述玩具枪交互数据流的可能性；在检测到存在至少一个观测信息符合设定观测要求时，在所述目标推荐玩具枪交互事件下，向所述目标用户推荐所述玩具枪交互数据流
。3.
根据权利要求2所述的应用于玩具枪交互系统的坐标图像处理方法，其特征在于，所述依据所述用户交互偏好向量和所述交互状态数据，生成所述目标用户在该玩具枪交互事件下，对于所述待推荐的玩具枪交互数据流的交互兴趣点向量，包括：获取所述目标推荐玩具枪交互事件对应的先验交互状态数据，所述先验交互状态数据反映：在所述目标推荐玩具枪交互事件下，所述目标用户和所述玩具枪交互数据流之间的匹配度；依据所述交互状态数据，对所述用户交互偏好向量进行观测，生成针对该玩具枪交互事件预测的初始交互兴趣点向量；依据所述先验交互状态数据，对所述初始交互兴趣点向量进行调整，生成所述目标用户在该玩具枪交互事件下的交互兴趣点向量
。4.
根据权利要求3所述的应用于玩具枪交互系统的坐标图像处理方法，其特征在于，所述先验交互状态数据的确定步骤，包括：提取所述目标推荐玩具枪交互事件的交互行为描述矢量，并对所述交互行为描述矢量进行观测，生成初始交互状态数据，所述初始交互状态数据反映：所述目标推荐玩具枪交互事件与所述各在先玩具枪交互数据流之间的匹配度；
依据所述初始交互状态数据，分析在所述目标推荐玩具枪交互事件下，所述用户交互偏好向量与所述玩具枪交互数据流的交互内容向量之间的匹配度，生成相应的先验交互状态数据
。5.
根据权利要求2‑4中任意一项所述的应用于玩具枪交互系统的坐标图像处理方法，其特征在于，所述将
K
个所述交互兴趣点向量进行聚合输出为交互兴趣特征，包括以下任意一种：依据设定的融合顺序，对
K
个所述交互兴趣点向量进行特征融合，生成交互兴趣特征；依据
K
个所述玩具枪交互事件各自对应的交互注意力权重，对
K
个所述交互兴趣点向量进行汇聚，生成交互兴趣特征，每个交互注意力权重反映：相应玩具枪交互事件相较
K
个所述玩具枪交互事件的重要性；依据每个交互兴趣点向量各自与
K
个所述交互兴趣点向量之间的特征距离，获取所述每个交互兴趣点向量对应的残差特征；针对
K
个所述交互兴趣点向量各自对应的残差特征进行融合，生成交互兴趣特征
...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄就，王春阳，严兆丰，戴海余，王宝琦，石小芹，
申请(专利权)人：广州火石传娱科技有限公司，
类型：发明
国别省市：