触觉特征信息获取方法、装置、系统、设备及介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种触觉特征信息获取方法、装置、系统、设备及介质。


背景技术：

2.随着人工智能和计算机等技术领域的飞速发展，很多现实生活中的实体对应的触觉信号能够运用的领域已经越来越多。由于触觉信号一般需要接触实体才可以获得，所以，很多实体的触觉信号采集难度相比于图片信号和文本信号要大的多。所以，导致数据库中存储的实体的可用触觉特征信息要比图片特征信息和文本特征信息少的多，部分实体所对应的触觉特征信息是完全没有的。
3.相关技术中，一般在使用触觉特征信息时，通过数据库进行获取，但是数据库中可用的触觉特征信息类型特别少，对于数据库中没有的触觉特征信息即无法传递。为此，触觉及多模态业务的开展容易受限制。
4.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

5.本公开提供一种触觉特征信息获取方法、装置、系统、设备及介质，至少可以解决相关技术中由于触觉特征信息采集困难，类型少，对各种业务开展的限制。
6.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
7.第一方面，本公开中的实施例提供一种触觉特征信息获取方法，所述方法包括：
8.接收目标实体的触觉特征信息获取请求；其中，所述触觉特征信息获取请求用于请求从数据库中查询所述目标实体的触觉特征信息，其中，所述数据库中存储有多个实体的图片特征信息、文本特征信息和/或触觉特征信息；
9.若所述数据库中不存在所述目标实体对应的触觉特征信息且存在所述目标实体的图片特征信息和文本特征信息，则获取所述目标实体对应的图片特征信息和文本特征信息；
10.从所述目标实体的图片特征信息和文本特征信息中提取触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息，并进行特征融合，重构得到所述目标实体的触觉特征信息；
11.根据重构得到的触觉特征信息，响应所述触觉特征信息获取请求。
12.在一种可能的实施例中，所述方法还包括：
13.若所述数据库中存在所述目标实体对应的触觉特征信息，则根据所述数据库中查询到的触觉特征信息，响应所述触觉特征信息获取请求。
14.在一种可能的实施例中，所述从所述目标实体的图片特征信息和文本特征信息中提取触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息，并进行特征融合，重构得到所述目
标实体的触觉特征信息，包括：
15.从所述图片特征信息中提取与触觉相关的特征信息，得到所述触觉相关图片特征信息；
16.从所述文本特征信息中提取与触觉相关的特征信息，得到所述触觉相关文本特征信息；
17.将所述触觉相关图片特征信息和所述触觉相关文本特征信息进行特征对齐，得到所述触觉相关图片特征信息和所述触觉相关文本特征信息中包含的触觉相关特征信息对齐之后的第一图片特征信息和第一文本特征信息；
18.将所述第一图片特征信息和所述第一文本特征信息进行特征融合，得到触觉相关语义特征信息；
19.对所述触觉相关语义特征信息进行特征重构，确定所述目标实体的触觉特征信息。
20.在一种可能的实施例中，所述从所述目标实体的图片特征信息和文本特征信息中提取触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息，并进行特征融合，重构得到所述目标实体的触觉特征信息，包括：
21.通过预先训练好的神经网络模型，从所述图片特征信息和所述文本特征信息提取到所述触觉相关图片特征信息和所述触觉相关文本特征信息；
22.将所述触觉相关图片特征信息和所述触觉相关文本特征信息输入到预先训练好的神经网络模型的全连接层中进行特征对齐和特征融合，得到触觉相关语义特征信息；
23.将所述触觉相关语义特征信息输入到已训练的生成-判别模型中进行特征重构，得到所述目标实体的触觉特征信息。
24.在一种可能的实施例中，所述接收目标实体的触觉特征信息获取请求之后，所述方法还包括：
25.若所述数据库中不存在所述目标实体，则确定相似实体；所述相似实体为与所述目标实体的类别相似度大于第一预设阈值的实体；
26.通过自定义网络接口获取所述目标实体对应的文本信息和图片信息；
27.若所述目标实体对应的文本信息和图片信息与所述相似实体的文本信息和图片信息之间的相似度大于第二预设阈值，则根据所述目标实体对应的文本信息和图片信息，确定所述目标实体的第三触觉特征信息；
28.将所述目标实体的第三触觉特征信息存储到所述数据库中。
29.第二方面，本公开中的实施例提供一种触觉特征信息获取系统，包括请求接收模块、图片特征信息获取模块、文本特征信息获取模块、触觉特征信息确定模块和触觉特征信息发送模块；
30.所述请求接收模块用于接收目标实体的触觉特征信息获取请求；其中，所述触觉特征信息获取请求用于请求从数据库中查询所述目标实体的触觉特征信息，其中，所述数据库中存储有多个实体的图片特征信息、文本特征信息和/或触觉特征信息；
31.若所述数据库中不存在所述目标实体对应的触觉特征信息且存在所述目标实体的图片特征信息和文本特征信息，所述图片特征信息获取模块用于获取所述目标实体对应的图片特征信息，以及所述文本特征信息获取模块用于获取所述目标实体对应的文本特征
信息；
32.所述触觉特征信息确定模块用于从所述目标实体的图片特征信息和文本特征信息中提取触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息，并进行特征融合，重构得到所述目标实体的触觉特征信息；
33.触觉特征信息发送模块用于根据重构得到的触觉特征信息，响应所述触觉特征信息获取请求。
34.在一种可能的实施例中，所述触觉特征信息确定模块包括：图片特征信息迁移子模块、文本特征信息迁移子模块、特征信息对齐子模块、特征信息融合子模块和触觉特征信息重构子模块；
35.图片特征信息迁移子模块用于从所述图片特征信息中提取与触觉相关的特征信息，得到所述触觉相关图片特征信息；
36.文本特征信息迁移子模块用于从所述文本特征信息中提取与触觉相关的特征信息，得到所述触觉相关文本特征信息；
37.特征信息对齐子模块用于将所述触觉相关图片特征信息和所述触觉相关文本特征信息进行特征对齐，得到所述触觉相关图片特征信息和所述触觉相关文本特征信息中包含的触觉相关特征信息对齐之后的第一图片特征信息和第一文本特征信息；
38.特征信息融合子模块用于将所述第一图片特征信息和所述第一文本特征信息进行特征融合，得到触觉相关语义特征信息；
39.触觉特征信息重构子模块用于对所述触觉相关语义特征信息进行特征重构，确定所述目标实体的触觉特征信息。
40.第三方面，本公开实施例提供了一种触觉特征信息获取装置，所述装置包括：
41.接收单元，用于接收目标实体的触觉特征信息获取请求；其中，所述触觉特征信息获取请求用于请求从数据库中查询所述目标实体的触觉特征信息，其中，所述数据库中存储有多个实体的图片特征信息、文本特征信息和/或触觉特征信息；
42.获取单元，用于若所述数据库中不存在所述目标实体对应的触觉特征信息且存在所述目标实体的图片特征信息和文本特征信息，则获取所述目标实体对应的图片特征信息和文本特征信息；
43.确定单元，用于从所述目标实体的图片特征信息和文本特征信息中提取触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息，并进行特征融合，重构得到所述目标实体的触觉特征信息；
44.响应单元，用于根据重构得到的触觉特征信息，响应所述触觉特征信息获取请求。
45.在一种可能的实施例中，所述响应单元，还用于：
46.若所述数据库中存在所述目标实体对应的触觉特征信息，则根据所述数据库中查询到的触觉特征信息，响应所述触觉特征信息获取请求。
47.在一种可能的实施例中，所述确定单元，还用于：
48.从所述图片特征信息中提取与触觉相关的特征信息，得到所述触觉相关图片特征信息；
49.从所述文本特征信息中提取与触觉相关的特征信息，得到所述触觉相关文本特征信息；
50.将所述触觉相关图片特征信息和所述触觉相关文本特征信息进行特征对齐，得到所述触觉相关图片特征信息和所述触觉相关文本特征信息中包含的触觉相关特征信息对齐之后的第一图片特征信息和第一文本特征信息；
51.将所述第一图片特征信息和所述第一文本特征信息进行特征融合，得到触觉相关语义特征信息；
52.对所述触觉相关语义特征信息进行特征重构，确定所述目标实体的触觉特征信息。
53.在一种可能的实施例中，所述确定单元，还用于：
54.通过预先训练好的神经网络模型，从所述图片特征信息和所述文本特征信息提取到所述触觉相关图片特征信息和所述触觉相关文本特征信息；
55.将所述触觉相关图片特征信息和所述触觉相关文本特征信息输入到预先训练好的神经网络模型的全连接层中进行特征对齐和特征融合，得到触觉相关语义特征信息；
56.将所述触觉相关语义特征信息输入到已训练的生成-判别模型中进行特征重构，得到所述目标实体的触觉特征信息。
57.在一种可能的实施例中，所述确定单元，还用于：
58.若所述数据库中不存在所述目标实体，则确定相似实体；所述相似实体为与所述目标实体的类别相似度大于第一预设阈值的实体；
59.通过自定义网络接口获取所述目标实体对应的文本信息和图片信息；
60.若所述目标实体对应的文本信息和图片信息与所述相似实体的文本信息和图片信息之间的相似度大于第二预设阈值，则根据所述目标实体对应的文本信息和图片信息，确定所述目标实体的触觉特征信息；
61.将所述目标实体的触觉特征信息存储到所述数据库中。
62.第四方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的第一方面中所述的方法。
63.第五方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的第一方面中所述的方法。
64.第六方面，根据本公开的另一个方面，还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述任一项所述的方法。
65.本公开的实施例所提供的一种触觉特征信息获取方法，在接收到目标实体的触觉特征信息获取请求后，若查询数据库中不存在目标实体对应的触觉特征信息且存在目标实体的图片特征信息和文本特征信息，则获取目标实体对应的图片特征信息和文本特征信息，从目标实体的图片特征信息和文本特征信息中提取触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息，并进行特征融合，重构得目标实体的触觉特征信息，并响应触觉特征信息获取请求。通过上述方式，可以解决相关技术中触觉特征信息采集困难的问题，使得数据库中的触觉特征信息对应的类型和数据更多，使得开展各种业务不受数据库中的触觉特征信息少的限制。
66.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
67.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
68.图1示出本公开实施例中一种触觉特征信息获取系统的结构示意图；
69.图2示出本公开实施例中一种触觉特征信息获取系统的应用场景的示意图；
70.图3示出本公开实施例中一种触觉特征信息获取方法的流程示意图；
71.图4示出本公开实施例中一种触觉特征信息确定过程的示意图；
72.图5示出本公开实施例中一种触觉特征信息获取装置的结构示意图；
73.图6示出本公开实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
74.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
75.此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
76.由于相关技术中，一般在使用触觉特征信息时，通过数据库进行获取，但是数据库中可用的触觉特征信息类型特别少，对于数据库中没有的触觉特征信息即无法传递。为此，触觉及多模态业务的开展容易受限制。
77.基于此，本公开提供了一种触觉特征信息获取方法，在接收到目标实体的触觉特征信息获取请求后，若查询数据库中不存在目标实体对应的触觉特征信息且存在目标实体的图片特征信息和文本特征信息，则获取目标实体对应的图片特征信息和文本特征信息，从目标实体的图片特征信息和文本特征信息中提取触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息，并进行特征融合，重构得目标实体的触觉特征信息，并响应触觉特征信息获取请求。通过上述方式，可以解决相关技术中触觉特征信息采集困难的问题，使得数据库中的触觉特征信息对应的类型和数据更多，使得开展各种业务不受数据库中的触觉特征信息少的限制，充实存储实体特征信息的数据库。
78.本公开中的触觉特征信息获取方法可以应用于电子设备，也可以应用于触觉特征信息获取系统。
79.图1示出了本公开实施例中的一种触觉特征信息获取系统的结构示意图。
80.如图1所示，触觉特征信息获取系统100可以包括请求接收模块101、图片特征信息获取模块102、文本特征信息获取模块103、触觉特征信息确定模块104和触觉特征信息发送模块105。
81.请求接收模块101用于接收目标实体的触觉特征信息获取请求。
82.进一步地，触觉特征信息获取系统100中还包括查询模块，用于接收到触觉特征信息获取请求之后，查询数据库。
83.若数据库中不存在目标实体对应的触觉特征信息且存在目标实体的图片特征信息和文本特征信息，图片特征信息获取模块102用于获取目标实体对应的图片特征信息，以及文本特征信息获取模块103用于获取目标实体对应的文本特征信息。
84.触觉特征信息确定模块104用于从目标实体的图片特征信息和文本特征信息中提取触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息，并进行特征融合，重构得到目标实体的触觉特征信息。
85.触觉特征信息发送模块105用于根据重构得到的触觉特征信息，响应触觉特征信息获取请求。
86.在一种可能的实施例中，图2提供了一种触觉特征信息获取系统的应用场景的示意图。
87.其中，触觉特征信息获取系统201中包括查询模块211、分类模块212、控制模块213、比对模块214、网络获取模块215、触觉特征信息发送模块216、文本特征信息获取模块217、图片特征信息获取模块218、触觉特征信息确定模块219和请求接收模块220。
88.具体地，触觉特征信息确定模块219中包括：图片特征信息迁移子模块2191、文本特征信息迁移子模块2192、特征信息对齐子模块2193、特征信息融合子模块2194和触觉特征信息重构子模块2195。
89.触觉特征信息获取系统201中的请求接收模块220用于接收终端设备202通过网络203发送的目标实体的触觉特征信息获取请求。
90.查询模块211用于在接收到目标实体的触觉特征信息获取请求之后，查询数据库。其中，数据库中存储多个实体，以及实体对应的图片特征信息、文本特征信息和/或触觉特征信息。
91.基于查询模块211的查询结果，可以具体分为三种不同的情况。具体如下：
92.情况1：在数据库中查询到目标实体的触觉特征信息。
93.情况2：在数据库中未查询到目标实体的触觉特征信息，且查询到目标实体的图片特征信息和文本特征信息。
94.情况3：在数据库中未查询到目标实体，即数据库中没有任何关于目标实体的特征信息。
95.基于不同的情况，可以通过触觉特征信息获取系统201中的不同模块进行处理。
96.具体处理方式如下：
97.情况1：在数据库中查询到目标实体的触觉特征信息。
98.在一种可能的实施例中，根据触觉特征信息发送模块216将数据库中查询到的触觉特征信息，响应触觉特征信息获取请求。
99.情况2：在数据库中未查询到目标实体的触觉特征信息，且查询到目标实体的图片
特征信息和文本特征信息。
100.在一种可能的实施例中，通过文本特征信息获取模块217获取文本特征信息，通过图片特征信息获取模块218用于获取图片特征信息。
101.获取到图片特征信息和文本特征信息之后，可以通过图片特征信息迁移子模块2181从图片特征信息中提取出与触觉相关的语义特征数据信息，得到触觉相关图片特征信息。
102.通过文本特征信息迁移子模块2182从文本特征信息中提取出与触觉相关的语义特征数据信息，得到触觉相关文本特征信息。
103.再通过特征信息对齐子模块2183将触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息进行特征对齐，得到触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息中包含的触觉相关特征信息对齐之后的第一图片特征信息和第一文本特征信息。
104.通过特征信息融合子模块2184用于将第一图片特征信息和第一文本特征信息进行特征融合，得到触觉相关语义特征信息。
105.通过触觉特征信息重构子模块2185用于对触觉相关语义特征信息进行特征重构，确定目标实体的触觉特征信息。
106.根据确定好的目标实体的触觉特征信息，通过触觉特征信息发送模块216响应触觉特征信息获取请求。
107.情况3：在数据库中未查询到目标实体，即数据库中没有任何关于目标实体的特征信息。
108.在一种可能的实施例中，若未在数据库中查询到目标实体，则可以先通过分类模块212确定相似实体。相似实体为数据库中与目标实体的类别相似度大于第一预设阈值的实体。
109.确定相似实体之后，通过网络获取模块215基于自定义网络接口搜索和获取目标实体对应的文本信息和图片信息。
110.通过比对模块214将通过网络获取模块215获取到的目标实体对应的文本信息和图片信息，与相似实体的文本信息和图片信息进行比对，若目标实体对应的文本信息和图片信息与相似实体的文本信息和图片信息之间的相似度大于第二预设阈值，则停止搜索。
111.再通过触觉特征信息确定模块219根据目标实体对应的文本信息和图片信息，确定目标实体的触觉特征信息。具体确定过程与情况2中的确定过程相似。
112.根据确定好的目标实体的触觉特征信息，通过触觉特征信息发送模块216响应触觉特征信息获取请求。
113.上述三种情况均可以确定出目标实体对应的触觉特征信息，并响应触觉特征信息获取请求，在响应触觉特征信息获取请求时，可以通过控制模块213具体控制和选择触觉特征信息响应的方式。此处对具体响应的方式不做限定。例如，通过触觉特征信息确定模块219确定好触觉特征信息之后，直接通过网络203发送至终端设备，或者，选择通过触觉特征信息发送模块216发送。
114.具体地，网络203用以在终端设备202和触觉特征信息获取系统201之间提供通信链路的介质，可以是有线网络，也可以是无线网络。
115.可选地，上述的无线网络或有线网络使用标准通信技术和/或协议。网络通常为因
特网、但也可以是任何网络，包括但不限于局域网(local area network，lan)、城域网(metropolitan area network，man)、广域网(wide area network，wan)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合)。在一些实施例中，使用包括超文本标记语言(hyper text mark-up language，html)、可扩展标记语言(extensible markuplanguage，xml)等的技术和/或格式来代表通过网络交换的数据。此外还可以使用诸如安全套接字层(secure socket layer，ssl)、传输层安全(transport layer security，tls)、虚拟专用网络(virtual private network，vpn)、网际协议安全(internet protocolsecurity，ipsec)等常规加密技术来加密所有或者一些链路。在另一些实施例中，还可以使用定制和/或专用数据通信技术取代或者补充上述数据通信技术。
116.终端设备202可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、台式计算机、可穿戴设备、增强现实设备、虚拟现实设备等。
117.可选地，不同的终端设备202中安装的应用程序的客户端是相同的，或基于不同操作系统的同一类型应用程序的客户端。基于终端平台的不同，该应用程序的客户端的具体形态也可以不同，比如，该应用程序客户端可以是手机客户端、pc客户端等。
118.可选地，本公开中的触觉特征信息获取系统201具体可以为服务器，可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备202所进行操作的装置提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的请求等数据进行分析等处理，并将处理结果反馈给终端设备。
119.可选地，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn(content delivery network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本公开在此不做限制。
120.本领域技术人员可以知晓，图2中的终端设备、网络的数量仅仅是示意性的，根据实际需要，可以具有任意数目的终端设备、网络。本公开实施例对此不作限定。
121.下面结合附图及实施例对本示例实施方式进行详细说明。
122.首先，本公开实施例中提供了一种触觉特征信息获取方法，该方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行，下述过程中以电子设备为服务器为例。
123.图3示出本公开实施例中一种触觉特征信息获取方法的流程图，如图3所示，本公开实施例中提供的触觉特征信息获取方法包括如下步骤：
124.s302：接收目标实体的触觉特征信息获取请求。
125.在一种可能的实施例中，触觉特征信息获取请求是终端设备用于请求从数据库中查询目标实体的触觉特征信息，并向服务器请求将目标实体的触觉特征信息传递给终端设备。该触觉特征信息获取请求可以是用户发送的。
126.其中，数据库中存储有多个实体的图片特征信息、文本特征信息和/或触觉特征信息。
127.需要说明的是，本公开中的触觉信号指的是实体对应的触觉特征信息，所以，触觉信号可以理解为通过触摸实体获取到的信号，例如，电信号、压力信号等。
128.触觉特征信息表征触摸到实体后，得到的触觉信息，触觉特征信号可以包括触觉信号。例如，某个实体接触后，可以通过触觉感知到该实体相关的温度，柔软度、湿度等信息，或者一些其他的通过传感器触摸实体后，得到的电信号信息和/或压力信号信息等。
129.s304：若数据库中不存在目标实体对应的触觉特征信息且存在目标实体的图片特征信息和文本特征信息，则获取目标实体对应的图片特征信息和文本特征信息。
130.在一种可能的实施例中，查询数据库时，可能存在以下三种情况，分别为：
131.情况1：在数据库中查询到目标实体的触觉特征信息。
132.情况2：在数据库中未查询到目标实体的触觉特征信息，且查询到目标实体的图片特征信息和文本特征信息。
133.情况3：在数据库中未查询到目标实体，即数据库中没有任何关于目标实体的特征信息。
134.针对情况1，可以直接根据查询到的目标实体的触觉特征信息响应触觉特征信息获取请求即可。
135.针对情况3，则需要先确定相似实体，其中，相似实体为与所述目标实体的类别相似度大于第一预设阈值的实体。也就是与目标实体的最接近的类别的实体。再通过自定义网络接口获取所述目标实体对应的文本信息和图片信息，若目标实体对应的文本信息和图片信息与相似实体的文本信息和图片信息之间的相似度大于第二预设阈值，则根据目标实体对应的文本信息和图片信息，确定目标实体的触觉特征信息，将目标实体的触觉特征信息存储到数据库中。
136.示例性地，确定相似实体之后，可以再互联网中进行搜索目标实体相关的文本信息和图片信息，把从互联网中搜索到的目标实体的图片信息和文本信息分别与数据库最接近的类别的相似实体的图片信息和文本信息进行相似度比对，若相似度超过第二预设阈值，则停止从互联网搜索，并对当前搜索到的目标实体对应的文本信息和图片信息进行特征提取，对齐，融合和重构，得到目标实体的触觉特征信息，并进行传递，响应触觉特征信息获取请求。
137.情况3下找到的目标实体由于是再数据库中没有存储的实体，可以将该实体存储在数据库中，用于以后使用，在以后接收到该目标实体的触觉特征信息获取请求，则可以直接响应。
138.针对情况2，若数据库中不存在目标实体对应的触觉特征信息且存在目标实体的图片特征信息和文本特征信息，则先获取目标实体对应的图片特征信息和文本特征信息，并执行s306。
139.s306：从目标实体的图片特征信息和文本特征信息中提取触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息，并进行特征融合，重构得到目标实体的触觉特征信息。
140.在一种可能的实施例中，可以从图片特征信息中提取与触觉相关的特征信息，得到触觉相关图片特征信息，从文本特征信息中提取与触觉相关的特征信息，得到触觉相关文本特征信息，将触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息进行特征对齐，得到触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息中包含的触觉相关特征信息对齐之后的第一图片特征信息和第一文本特征信息，将第一图片特征信息和第一文本特征信息进行特征融合，得到触觉相关语义特征信息，对触觉相关语义特征信息进行特征重构，确定目标实体
的触觉特征信息。
141.示例性地，可以通过预先训练好的神经网络模型，从图片特征信息和文本特征信息提取到触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息，将触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息输入到预先训练好的神经网络模型的全连接层中进行特征对齐和特征融合，得到触觉相关语义特征信息；将触觉相关语义特征信息输入到已训练的生成-判别模型中进行特征重构，得到目标实体的触觉特征信息。
142.具体如图4所示，其中，可以使用视觉几何群网络(visual geometry group network，vgg)进行特征提取，例如使用训练好的vgg-16模型从图片特征信息中提取与触觉相关的特征信息，得到触觉相关图片特征信息。可以采用训练好的神经网络模型transformer从文本特征信息中提取与触觉相关的特征信息，得到触觉相关文本特征信息。
143.图4中的gv表示触觉相关图片特征信息，ga表示触觉相关文本特征信息。
144.得到触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息之后，可以输入到已训练的神经网络模型中的全连接层中对触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息进行特征对齐以及进行特征融合，得到触觉相关语义特征信息。
145.再将触觉相关语义特征信息输入到已训练的生成-判别模型中的生成器中进行特征重构，得到目标实体的触觉特征信息。
146.其中，生成-判别模型为中包括生成器(generative model)和是判别器(discriminative model)，通过生成器生成目标实体的触觉特征信息，通过判别器判断此目标实体的触觉特征信息是否满足要求。
147.但是由于往往是不具备目标实体的触觉特征信息的，所以，需要对生成-判别模型进行预训练过程。
148.生成-判别模型进行预训练过程如下：采用数据库中已有的实体的触觉特征信息对未训练的生成-判别模型进行训练。
149.在训练过程中，对已有的实体对应的图片特征信息和文本特征信息进行特征提取，特征对齐、特征融合，得到训练过程中的待训练触觉相关语义特征信息。
150.将待训练触觉相关语义特征信息输入到未训练的生成-判别模型的生成器中，生成待训练触觉特征信息，以使判别器进行判别，使得生成器和判别器进行对抗训练。
151.生成器需要生成的触觉特征信息，需要使得判别器无法判断出待训练触觉特征信息与已有的实体对应的触觉特征信息之间的真假。而判别器需要训练到，能够判断出生成器生成的待训练触觉特征信息与已有的实体对应的触觉特征信息之间的真假，基于此，经过多次的迭代训练过程，在生成器、判别器以及生成-判别模型的损失值分别满足一定设定阈值的情况下，则训练完毕，得到已训练的生成-判别模型，也就得到已训练的生成器。
152.进一步地，在使用过程中，可以通过生成-判别模型的生成器，根据输入的触觉相关语义特征信息得到目标实体的触觉特征信息。
153.s308：根据重构得到的触觉特征信息，响应触觉特征信息获取请求。
154.在一种可能的实施例中，根据上述三种情况，针对任何一种情况均可以确定出目标实体对应的触觉特征信息，并响应触觉特征信息获取请求。
155.通过上述方式，若数据库中不存在目标实体的触觉特征信息，但是存在目标实体的图片特征信息和文本特征信息，则在相关技术中，是无法获取到目标实体的触觉特征信
息的，则此次请求会失败，可能导致后续业务无法开展，或者浪费大量人力物力去通过传感器获取此目标实体的触觉特征信息，本公开中，则可以通过对目标实体的图片特征信息和文本特征信息进行处理，得到目标实体的触觉特征信息，可以解决相关技术中触觉特征信息类型少，信息少的问题。
156.进一步地，若数据库中未查询到目标实体，则无法根据目标实体的图片特征信息和文本特征信息进行处理，可以通过查询相似实体，并通过自定义的网络接口通过网络获取到目标实体的一些图片信息和文本信息，在通过对相似度的判断以及对网络中获取到的目标实体的图片信息和文本信息进行处理，得到目标实体的触觉特征信息。针对新类型的实体，也可以很好的适配，并响应触觉特征信息获取请求，完成触觉特征信息的传递和后续使用。
157.本公开中的触觉以及多模态技术中可能应用到的触觉特征信息，由于触觉是重要感知方式，所以，其必然会在未来深度沉浸、交互式体验等方面存在重大应用，可以应用在虚拟现实增强、数字孪生、网络游戏、元宇宙建设、工业互联网、远程医疗、通信等领域中，使得上述领域中的感知更加具有真实感、沉浸感。
158.基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了一种触觉特征信息获取装置，如下面的实施例。由于该装置实施例解决问题的原理与上述方法实施例相似，因此该装置实施例的实施可以参见上述方法实施例的实施，重复之处不再赘述。
159.图5示出本公开实施例中一种触觉特征信息获取装置的结构示意图，如图5所示，该触觉特征信息获取装置50包括：
160.接收单元501，用于接收目标实体的触觉特征信息获取请求；其中，触觉特征信息获取请求用于请求从数据库中查询目标实体的触觉特征信息，其中，数据库中存储有多个实体的图片特征信息、文本特征信息和/或触觉特征信息；
161.获取单元502，用于若数据库中不存在目标实体对应的触觉特征信息且存在目标实体的图片特征信息和文本特征信息，则获取目标实体对应的图片特征信息和文本特征信息；
162.确定单元503，用于从目标实体的图片特征信息和文本特征信息中提取触觉相关图片特征信息和触觉相关文本特征信息，并进行特征融合，重构得到目标实体的触觉特征信息；
163.响应单元504，用于根据重构得到的触觉特征信息，响应触觉特征信息获取请求。
164.所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
165.下面参照图6来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备600。图6显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
166.如图6所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元610、上述至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630。
167.其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执
行，使得所述处理单元610执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行上述方法实施例中的任一项步骤。
168.存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)6203。
169.存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
170.总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
171.电子设备600也可以与一个或多个外部设备640(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器660通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
172.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
173.特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述任一项实施例中的方法。
174.在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是可读特征信息介质或者可读存储介质。其上存储有能够实现本公开上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
175.本公开中的计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存
储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
176.在本公开中，计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据特征信息，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据特征信息可以采用多种形式，包括但不限于电磁特征信息、光特征信息或上述的任意合适的组合。可读特征信息介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
177.可选地，计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
178.在具体实施时，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
179.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
180.此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
181.通过以上实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
182.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。