[发明专利]一种面向人机交互的视觉姿态自适应系统

说明书

本发明提供一种面向人机交互的视觉姿态自适应系统，包括人体面部采集装置、视觉姿态分析装置、自适应处理装置、人机界面伺服控制装置和交互界面，人体面部采集装置包括人的面部特征采集模块、数据转换模块和数据存储模块，数据转换模块上设置有定点数据转换模块，定点数据转换模块的输出端设置有定点采集数据输出模块，视觉姿态分析装置包括视觉姿态采集模块和数据分类模块，自适应处理装置包括数据交换模块和角度控制模块，人机界面伺服控制装置用于实时改变交互界面。本发明的方案的目的是使得视觉姿态的自适应性提高，这样便于视觉姿态检测技术应用到各个行业内，使得人机交互工作变得更简单，适应性更好，错误率更低。

技术领域

本发明涉及人机交互技术领域，具体涉及一种面向人机交互的视觉姿态自适应系统。

背景技术

视觉姿态检测技术可采用视线跟踪技术、人脸识别技术等。

视线跟踪是利用机械、电子、光学等各种检测手段获取受试者当前“注视方向”的技术，早期主要应用于眼动分析和心理学研究，目前应用领域还包括助老助残、虚拟现实、车辆辅助驾驶、人因分析、人机交互等领域。人类可以依赖视觉信息在交流过程中完成包括识别、导航、阅读和交流等许多任务，同样地，计算机视觉也可以通过观察用户，检测与识别出人机交互有意义的视觉信息，如：用户的位置、手势、表情等信息。而且，基于计算机视觉的视线跟踪人机交互的技术具有直接性、自然性和双向性的特点，因此该方法得到了广泛的关注和应用。

视线跟踪技术随着研究的不断深入和科学技术的不断进步和不断变化，视线跟踪技术的方法有侵入式与非侵入式之分或非光学与光学法之分，侵入式方法通常在使用时需要用户戴上特制的装置，对用户具有很大的干扰性，而基于光学法、非侵入式的方法由于其不需要视线跟踪器与眼睛有任何的接触且具有较高的记录精度，是当前主要的视线跟踪技术。

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在头像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一些列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，目前迅速发展起来的一种基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术，它可以克服光线变化的影响，已经取得了额卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。

在人-机环境系统的研究中，经历了人适应机、机适应人、人机相互适应几个阶段，在人-机系统中，人视觉认知的正常生理值主要是视平线，人正常视线与互动机械所显示的信息与需要认知的信息之间角度偏差会影响人的工作效率，而本发明正是研究它们之间的关系，本发明还强调人有产生错误行为的可能性，良好的人-机交互系统有助于减少操作人员失误的客观因素，并有利于预防和减少由主观因素或社会性因素造成的失误。

目前在自适应发明领域，如湘潭大学的李湘文等申请的专利“自适应双目视觉传感器的波纹板焊缝跟踪监测”、武汉纺织大学的范良志申请的专利“一种自适应AGV视觉导航视线调整装置与线迹跟踪方法”，都是运用机器之间相互数据融合实现的自适应角度转换以改善实际工作操作中所面临的操作角度不佳问题，缺乏对人机交互的研究，本发明则着重研究人、机械相互间的合理关系，以保证人们安全、健康、舒适的工作，并取得满意的工作效果。而本发明直接运用视线位移传感器采集人的视觉姿态信息，进行数据融合，从而做到视线跟踪精度的反馈控制，改善人机交互操作中的视觉感受，实现自适应，提高操作效率。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种面向人机交互的视觉姿态自适应系统，克服了现有技术的不足，解决人机界面显示角度与视觉姿态变化的自适应问题，提高人机交互效率。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：