本发明涉及儿童教学
技术领域：
，具体涉及一种交互效果良好的人机交互系统。
背景技术：
：随着生活水平的提高，人们越来越注重儿童健康，对儿童进行体能训练显得尤为重要。如何让儿童对训练有热情，如何对训练状况进行评估都是摆在人们面前的问题。人体行为识别是人工智能领域内一个新兴的研究方向，具有广泛的应用前景和非常可观的经济价值，涉及的应用领域主要包括：视频监控、医疗诊断和监护、运动分析、智能人机交互、虚拟现实等。人体行为识别对应的基本工作流程是：选用各类传感器获取人体行为数据信息，并结合传感器特性及人的行为特性建立合理的行为模型，在此基础上从原始采集数据中提取出对行为类型具有较强描述能力的特征，并采用合适的方法对这些特征进行训练，进而实现对人体行为的模式识别。高质量的图像预处理是行为识别研究的关键，现有的人体行为识别效果不佳的很大原因在于没有获取高质量的图像。技术实现要素：针对上述问题，本发明旨在提供一种交互效果良好的人机交互系统。本发明的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种交互效果良好的人机交互系统，包括身份验证子系统、训练子系统、数据处理子系统和交互子系统，所述身份验证子系统用于对待训练的儿童身份进行验证，所述训练子系统用于对经过身份验证儿童的人体行为进行识别，获取人体行为识别结果，所述数据处理子系统将人体行为识别结果作为儿童体能训练基础数据，确定儿童体能训练情况，并将儿童体能训练情况发送至交互子系统，所述交互子系统用于根据儿童体能训练情况播放儿童体能训练教学视频。本发明的有益效果为：提供了一种交互效果良好的人机交互系统，该系统实现了对儿童的有效训练，儿童能够通过交互子系统获取教学视频，有助于创造良好的学习氛围，提高儿童的训练积极性。附图说明利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本发明的结构示意图；附图标记：身份验证子系统1、训练子系统2、数据处理子系统3、交互子系统4。具体实施方式结合以下实施例对本发明作进一步描述。参见图1，本实施例的一种交互效果良好的人机交互系统，包括身份验证子系统1、训练子系统2、数据处理子系统3和交互子系统4，所述身份验证子系统1用于对待训练的儿童身份进行验证，所述训练子系统2用于对经过身份验证儿童的人体行为进行识别，获取人体行为识别结果，所述数据处理子系统3将人体行为识别结果作为儿童体能训练基础数据，确定儿童体能训练情况，并将儿童体能训练情况发送至交互子系统4，所述交互子系统4用于根据儿童体能训练情况播放儿童体能训练教学视频。本实施例提供了一种交互效果良好的人机交互系统，该系统实现了对儿童的有效训练，儿童能够通过交互子系统获取教学视频，有助于创造良好的学习氛围，提高儿童的训练积极性。优选的，所述训练子系统2包括第一处理模块、第二处理模块、第三处理模块、第四处理模块，所述第一处理模块采用可见光、红外多波段成像系统对人体图像进行采集，所述第二处理模块用于对可见光图像和红外图像进行融合，获取彩色融合图像，所述第三处理模块用于根据彩色融合图像提取人体目标轮廓，所述第四处理模块用于根据人体目标轮廓对人体行为进行识别。本优选实施例训练子系统2采用可见光、红外多波段成像系统获取人体图像并对图像进行融合处理，获取了高质量的图像，有助于提升后续人体的可探测性和跟踪性，采用彩色融合图像，符合人类的视觉特征。优选的，所述第二处理模块包括第一融合单元、第二融合单元、第三融合单元，所述第一融合单元在非下采样轮廓波变换域对可见光图像和红外图像进行融合，获取灰度融合图像，所述第二融合单元根据灰度融合图像获取伪彩色融合图像，所述第三融合单元根据伪彩色融合图像获取彩色融合图像；所述第一融合单元在非下采样轮廓波变换域对可见光图像和红外图像进行融合，具体为：对可见光图像p和红外图像q进行非下采样轮廓波分解，得到对应的子带分解系数和rlp和rlq分别表示可见光图像和红外图像的低频子带系数，和分别表示可见光和红外图像第j个尺度高频子带中第k个方向的子带系数；采用下式对低频子带进行融合：在式子里，rlr(x,y)表示灰度融合图像r对应的低频子带系数，其中，p表示红外图像的平均灰度值，hx(x,y)表示红外图像中像素点(x,y)的灰度值；采用下式对高频子带进行融合：在式子里，表示融合灰度融合图像r的方向子带系数，vp(x,y)表示可见光图像以像素点(x,y)为中心的n×n窗口内方向子带系数的方差值，vq(x,y)表示红外图像以像素点(x,y)为中心的n×n窗口内方向子带系数的方差值；根据灰度融合图像的低频子带系数和高频子带系数重构出灰度融合图像r；传统的图像融合方法获取的融合图像通常存在目标与背景对比度较低、图像较为模糊等不足。本优选实施例通过对可见光图像和红外图像进行多尺度、多方向融合，提升了图像融合水平，通过确定图像融合方式，能够更好地融合不同波段的图像的信息，获得的灰度融合图像细节、纹理特征更加丰富。优选的，所述第二融合单元根据灰度融合图像获取伪彩色融合图像，具体为：采用下式在yuv颜色空间获取伪彩色融合图像：在式子里,y(x,y)、u(x,y)、v(x,y)分别表示伪彩色融合图像在yuv颜色空间的分量，r(x,y)表示可见光图像和红外图像的灰度融合图像，p(x,y)表示可见光图像，q(x,y)表示红外图像；所述第三融合单元根据伪彩色融合图像获取彩色融合图像，具体为：将一幅自然日光条件下拍摄的彩色可见光图像作为参考图像，并将该参考图像变换至yuv颜色空间，根据参考图像在yuv颜色空间各通道内的灰度均值和方差，调整伪彩色融合图像对应的yuv分量值，得到调整后的伪彩色融合图像，具体采用下式进行：在式子里,s和w分别对应参考图像和伪彩色融合图像，y1(x,y)、u1(x,y)、v1(x,y)分别表示调整后的伪彩色融合图像在yuv颜色空间的分量，μ和σ分别表示yuv颜色空间内各颜色通道的灰度均值和方差；将调整后的伪彩色融合图像从yuv颜色空间变换到rgb颜色空间，得到彩色融合图像。本优选实施例有机整合了不同波段间的互补信息，丰富了图像的细节信息，使人体目标得到增强，从而提高对目标探测和跟踪的准确性和鲁棒性；同时，融合图像可以为计算机视觉分析提供更高质量的源图像；此外，经过颜色调整后的彩色融合图像具有自然色彩视觉效果，可以提高观察者对场景的感知、降低观察者观看视频的疲劳程度，这对于某些需要观察者参与的行为识别应用具有重要意义。采用本发明交互效果良好的人机交互系统对儿童进行体能训练，选取5个儿童进行实验，分别为儿童1、儿童2、儿童3、儿童4、儿童5，对儿童训练积极性和训练成本进行统计，同现有儿童体能训练系统相比，产生的有益效果如下表所示：儿童训练积极性提高训练成本降低儿童129％27％儿童227％26％儿童326％26％儿童425％24％儿童524％22％最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。当前第1页12