互联网游戏人机交互方法及系统与流程

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种互联网游戏人机交互方法及系统。

背景技术：

本发明对于背景技术的描述属于与本发明相关的相关技术，仅仅是用于说明和便于理解本发明的

技术实现要素：
，不应理解为申请人明确认为或推定申请人认为是本发明在首次提出申请的申请日的现有技术。

近年来，人机交互已经在大型娱乐、手机娱乐等方面发挥着重要的作用，然而目前的人机交互的娱乐效果有待提高。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种互联网游戏人机交互方法及系统，本发明提供的互联网游戏人机交互方法及系统大大提高了人机交互的娱乐性。

本发明第一方面的实施例提供了一种人机交互方法，包括如下步骤：

展示数据库中的图像模板和与所述的图像模板匹配的雷点；

采集人的动作图像；

将所述的动作图像与所述的图像模板进行匹配并将匹配结果进行打分得到匹配得分；

判断所述的动作图像是否触碰所述的雷点，若所述的动作图像碰触到所述的雷点，扣除所述雷点对应的分数得到最终得分。

进一步的，所述的将所述的动作图像与所述的图像模板进行匹配并将匹配结果进行打分包括如下步骤：

将所述的模板图像按照头、躯干和四肢划分为六个区域；

将所述的运动图像按照头、躯干和四肢划分为六个区域；

将所述的运动图像的六个区域与所述的模板图像的六个区域分别匹配并将匹配结果分别进行打分，获得动作图像与模板图像的匹配得分。

进一步的，将所述的运动图像的六个区域与所述的模板图像的六个区域分别匹配并将匹配结果分别进行打分，获得动作图像与模板图像的匹配得分为按照公式(ⅰ)计算动作图像与模板图像的匹配得分：

其中，

y：匹配得分；

x1：左上臂得分；

x2：右上臂得分；

x3：左下臂得分；

x4：右下臂得分；

m1：头部得分；

m2：躯干得分；

q：幸运得分。

进一步的，判断所述的幸运得分q与所述的匹配得分y的关系，

若q/y＞0.1，则q取值为0.1y。

进一步的，所述的扣除所述雷点对应的分数为将碰触到雷点的图像的区域得分记为0。

进一步的，还包括：

显示所述的最终得分和与所述的最终得分对应的动画，播放所述的最终得分。

进一步的，所述的图像模板按照难度划分为多个级别，所述的最终得分由公式(ⅱ)计算得到：

其中，d为级别系数。

本发明第二方面的实施例提供了一种人机交互系统，包括：

展示单元，用于展示数据库中的图像模板和与所述的图像模板匹配的雷点；

采集单元，用于采集人的动作图像；

匹配单元，用于将所述的动作图像与所述的图像模板进行匹配并将匹配结果进行打分得到匹配得分；

判断所述的动作图像是否触碰所述的雷点，若所述的动作图像碰触到所述的雷点，扣除所述雷点对应的分数得到最终得分。

与现有技术相比，本发明互联网游戏人机交互方法及系统至少具备如下

有益效果：

本申请通过增加雷点，在人的动作图像碰触到雷点时会扣除相应的分数，增加了采用人机交互来进行舞蹈等娱乐活动的趣味性，比如在人们舞姿中容易犯错的地方增加雷点，不但可以增加人机交互的趣味性，还能更加规范舞姿。

附图说明

图1为本发明互联网游戏人机交互方法及系统中一实施例的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请进行进一步的介绍。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。在下述说明中，不同的“一实施例”或“实施例”指的不一定是同一实施例。此外，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，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，并获得其他的实施方式。

如图1所示，本发明第一方面的实施例提供了一种人机交互方法，包括如下步骤：

s101，展示数据库中的图像模板和与所述的图像模板匹配的雷点；

s102，采集人的动作图像；

s103，将所述的动作图像与所述的图像模板进行匹配并将匹配结果进行打分得到匹配得分；

s104，判断所述的动作图像是否触碰所述的雷点，

若所述的动作图像碰触到所述的雷点，执行步骤s105，

s105，扣除所述雷点对应的分数得到最终得分。

本实施例的方案中在传统的人机交互基础上增加了雷点，并将雷点纳入分数计算中，增加了人机交互的娱乐性和趣味性。

以上方案已经可以实现本发明的目的，增加了人机交互的娱乐性，下面在此基础上给出优选方案：

在本发明的一些实施例中，所述的将所述的动作图像与所述的图像模板进行匹配并将匹配结果进行打分包括如下步骤：

将所述的模板图像按照头、躯干和四肢划分为六个区域；

将所述的运动图像按照头、躯干和四肢划分为六个区域；

将所述的运动图像的六个区域与所述的模板图像的六个区域分别匹配并将匹配结果分别进行打分，获得动作图像与模板图像的匹配得分。

这里要说明的是，图像匹配中将图像划分为多个区域分别匹配，更增加了图像匹配的准确性，可以理解的是，图像划分区域的划分方式并不是唯一的，上述实施例只是其中的一种，还可以按照高度划分为不同的区域，比如每10公分一个区域，或者每20公分的高度划分为一个区域，还可以再将手臂划分为大臂和小臂等，只要可以实现匹配的准确性即可。

在本发明的另一些实施例中，将所述的运动图像的六个区域与所述的模板图像的六个区域分别匹配并将匹配结果分别进行打分，获得动作图像与模板图像的匹配得分为按照公式(ⅰ)计算动作图像与模板图像的匹配得分：

其中，

y：匹配得分；

x1：左上臂得分；

x2：右上臂得分；

x3：左下臂得分；

x4：右下臂得分；

m1：头部得分；

m2：躯干得分；

q：幸运得分。

这里要说明的是：将图像按照指定的规则划分完成后，按照动作难度和幅度的大小，将不同的区域赋予不同的比重，这样可以大大提高匹配得分的公平性和准确性，比如，按照头、躯干和四肢将图像划分为六个区域后，手臂和腿的动作幅度较大，精准度要求较高，因此，其比重也较大，因此在公式中占有较大比例，而头部和躯干的动作幅度小，精准度要求较低，赋予较低的比重，这样就使得分更加人性化和公平化，上述实施例只是其中的一种，还可以按照高度划分为不同的区域，比如每10公分一个区域，或者每20公分的高度划分为一个区域，还可以再将手臂划分为大臂和小臂等，只要可以实现匹配的准确性即可。

在本实施例中，分数的计算增加了幸运得分，这就是说除了图像的匹配得分外，还增加了幸运得分，这样大大提高了得分的不确定性，也就增加了人机交互的游戏性和趣味性。

在本发明的另一些实施例中，判断所述的幸运得分q与所述的匹配得分y的关系，

若q/y＞0.1，则q取值为0.1y。

这里应当理解的是，幸运得分虽然可以增加趣味性，但是若幸运得分占得比重较大，则会削弱游戏本身的意义，因此，在本发明的一些实施例中，将幸运得分控制在总得分的10％以内，当然，根据不同的需求还可以设置不同的比例，比如，为了增加游戏的不确定性，可以将幸运得分的比例提高到20％，40％等，只要满足需要即可。

进一步的，所述的扣除所述雷点对应的分数为将碰触到雷点的图像的区域得分记为0。

对于碰触到雷点如何扣分，本发明不作具体限定，在本发明的一些实施例中，将图像划分为多个区域，如果某个区域触碰到了雷点，则将该区域的得分记为0，这样可以大大提高了动作的规范性和趣味性，比如，某动作中手指的动作难度很大，可以在手指图像附近设置雷点，这样，不碰触雷点得分会很高，而碰触到雷点之后该部分得分为0，这样就大大体现了高难度动作的重要性。

在本发明的一些实施例中，显示所述的最终得分和与所述的最终得分对应的动画，播放所述的最终得分。

在本发明的一些实施例中，所述的图像模板按照难度划分为多个级别，所述的最终得分由公式(ⅱ)计算得到：

其中，d为级别系数。

这里要说明的是，各个图像的动作难度是不同的，比如在某一项评分中由多帧图像的得分总和得到，那么应当充分体现高难度动作的比重，比如将级别系数取1、2、3、4和5，那么不同级别的动作得分也就差别很大，这样在一些比赛类的游戏中，使完成难度较高的动作占有较大的比重，充分体现了游戏的公平性。

本发明第二方面的实施例提供了一种人机交互系统，包括：

展示单元，用于展示数据库中的图像模板和与所述的图像模板匹配的雷点；

采集单元，用于采集人的动作图像；

匹配单元，用于将所述的动作图像与所述的图像模板进行匹配并将匹配结果进行打分得到匹配得分；

判断所述的动作图像是否触碰所述的雷点，若所述的动作图像碰触到所述的雷点，扣除所述雷点对应的分数得到最终得分。

应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上介绍仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。