專利名稱：分布式環(huán)境下圖案協(xié)同設計中智能感知評價的協(xié)作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及基于因特網(wǎng)的分布式圖案協(xié)同設計技術，特別是涉及一種分布式 環(huán)境下圖案協(xié)同設計中智能感知評價的協(xié)作方法。
背景技術：
自從Internet誕生以來，隨著網(wǎng)絡的廣泛普及與應用，基于網(wǎng)絡的協(xié)作系 統(tǒng)越來越成為研究的主要熱點。在這樣的情況下產(chǎn)生了一個新的研究領域計算 機支持的協(xié)同工作CSCW (Computer Supported Cooperative Work)。它主要針 對復雜系統(tǒng)工程以及緊密協(xié)作性的任務進行研究，通過多媒體技術，網(wǎng)絡通信 技術以及人工智能的方法支持諸如像網(wǎng)絡視頻會議系統(tǒng)，協(xié)同指揮決策系統(tǒng)， 協(xié)同計算機輔助設計，機器人協(xié)同工作，遠程教育，遠程醫(yī)療，電子商務，企 業(yè)管理，并行工程等領域。
圖案的協(xié)同設計是分布式協(xié)同工作系統(tǒng)的一個重要應用?；贗nternet的 實時圖案協(xié)同設計使得位于不同地理位置上的協(xié)同設計者能同時對同一幅圖案 進行編輯，集眾人之合力高效迅速得完成圖案的設計任務，從而提高編輯圖案 的質量和工作效率。
在CSCW的系統(tǒng)中，協(xié)作方法是一個非常關鍵的問題。協(xié)作策略選取直接關 系著協(xié)同效率的高低和協(xié)同工作質量的好壞。當前大多數(shù)的研究集中在為特定 應用領域而設計的協(xié)作方法，這些協(xié)作的方法緊密的依賴于應用的特性和結構， 并不能很好的推廣。還有一類的協(xié)作方法，他們試圖建立應用一套統(tǒng)一可以配 置的構架來協(xié)調(diào)多人參與的協(xié)同工作。不過，這種可配置的構架是通過協(xié)同工 作之間內(nèi)在順序和固有的相互依賴關系而起作用的，并不能很好的應用在諸如 像協(xié)同圖案編輯和創(chuàng)作系統(tǒng)中來。
感知信息是當前人機交互以及諸多信息領域的^f究熱點。在人機交互中， 除了文字和指令之外，感知信息包含了豐富的多維的有價值的信息。這些感知 信息可以更好得幫助機器理解人的意圖，也能幫助人與人通過機器更好地交流。 傳統(tǒng)的感知系統(tǒng)，包括在協(xié)同工作中加入視頻，以及語音的信息渠道。這些方 式并沒有對這些信道產(chǎn)生的信息進行處理，沒有剔除其中的噪音和提取相關的 信息。這種簡單的方式表面上看起來對協(xié)同工作的效率產(chǎn)生了積極的一面，但 是其中的噪音也會影響成員工作的精神集中程度從而導致整體效率的下降。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提供一種分布式環(huán)境下圖案協(xié)同設計中智能感知評價的 協(xié)作方法。本發(fā)明解決其技術問題采用的技術方案如下1) 通過人臉感知信息的提取和基于統(tǒng)計的智能分類方法，對于每個圖元 得到兩種評價a) 評價收斂度多用戶針對同一設計對象評價的離散程度；b) 評價期望值多用戶針對同一設計對象評價的加權期望；2) 全局協(xié)作效率算法圖元倒樹狀結構類似于樹的倒置形狀，從根部出發(fā)得到圖元的集合。是 用來表示圖案編輯協(xié)同工作區(qū)內(nèi)的圖元之間關系以及因為圖元具有重疊部分而 生成子圖元集合的數(shù)據(jù)結構； .根據(jù)圖元的大小與位置屬性，全局協(xié)作效率算法可分為以下幾個步驟第一步，判斷重疊關系當加入圖元&，其對應的收斂度和期望值分別是(,，a)， C^要與當俞圖元 倒樹狀結構中的每一個圖元或者生成子圖元進行重疊關系的判斷，對于每一圖 層OVk中任意一個圖元或者生成子圖元 ，其對應的收斂度和期望值分別是(ep乇)，如果A與cv有部分重疊的情況發(fā)生，將其定義為重疊關系，由于重疊部分必然要受到原來圖元的影響，將生成子圖元0^，如果沒有重疊關系，不做 處理；第二步，生成新圖層和圖元屬性將生成圖元C^加入到圖層OVfcH，如果此時倒樹狀結構最高層為OVk，則生 成0Vkw，根據(jù)父節(jié)點圖元&和巧的收斂度和期望值，加權平均后得到(6^， );第三步，將倒樹狀結構中所有圖元或者生成子圖元收斂度的加權平均作為全局最終的協(xié)同效率；3) 動態(tài)協(xié)作效率區(qū)域可視化動態(tài)協(xié)調(diào)效率區(qū)域是把用戶共同實際工作區(qū)按照一定的比例縮放的一個單 獨的用戶界面區(qū)域，它根據(jù)圖元倒樹狀結構上每一節(jié)點的收斂度和期望值，通 過計算對其賦于相應的顏色，然后根據(jù)它在工作區(qū)內(nèi)位置和大小按照一定比例 顯示出來，動態(tài)協(xié)調(diào)協(xié)調(diào)效率區(qū)域在運行時，會實時根據(jù)共同工作區(qū)的實際變 化進行工作，可以使每一位網(wǎng)絡上的節(jié)點成員即時觀察到整體的協(xié)作情況。本發(fā)明與背景技術相比，具有的有益的效果是本發(fā)明其主要功能是當繪制某一圖形時，系統(tǒng)觸發(fā)人臉表情參數(shù)采集系統(tǒng) 并將每個用戶對該圖形的評價綜合起來，計算出所有評價的離散程度以及期望 值，通過離散程度來反映當前參與用戶的沖突程度，從而反映了協(xié)作效率。同 時將工作區(qū)域按一定縮放并根據(jù)協(xié)作效率以及期望值并配以相應的顏色來表現(xiàn) 區(qū)域的協(xié)作效率高低。(1) 智能性系統(tǒng)通過采集人臉表情參數(shù)智能分類計算出每個圖元的評價收 斂度以及期望值，并實時反映給用戶。(2) 抗干擾性傳統(tǒng)通過語音或者視頻的協(xié)調(diào)方式，在使用過程中會增加工 作中無用的數(shù)據(jù)噪聲，本發(fā)明智能得剔除了干擾信息使得用戶無需在協(xié)調(diào)工作 與圖案編輯之前切換，從而更集中于圖案的創(chuàng)作。(3) 易用性系統(tǒng)通過將樹狀結構可視4fc，實時動態(tài)的展示圖案編輯工作區(qū) 內(nèi)協(xié)作效率。直觀得幫助用戶獲取全局協(xié)同效率情況，從而更有效得進行協(xié)作。 確定作用于對象的語義相容操作組。


圖1兩個圖元加入時的倒樹狀結構。圖2三個圖元加入時的倒樹狀結構。圖3動態(tài)協(xié)作效率區(qū)域可視化示例。
具體實施方式
在實施基于網(wǎng)絡的分布式圖案協(xié)同設計技術時,通過智能感知評價的協(xié)作方法的具體實施方式
如下實施方法中有關概念的解釋以及計算方法MV;(感知信息結構)用戶i提取的感知信息包括三部分，評價態(tài)度"i，信道權值q，以及用戶權值m《。表示為AAV(^q,微0。假設系統(tǒng)中有n個用戶， 每當針對某一圖元產(chǎn)生操作時，即可得到n-l個感知信息結構(由所有其他用戶對其評價 評價期望值<formula>formula see original document page 5</formula>評價收斂度<formula>formula see original document page 6</formula>其中sum(AC) = i;i^A ， smn(MD) = S^俱i。對于每個圖元Oi，其對應 的感知評價^i《=(^c^，似。。圖元倒樹狀結構類似于樹的倒置形狀，從根部出發(fā)得到圖元的集合。是 用來表示圖案編輯協(xié)同工作區(qū)內(nèi)的圖元之間關系以及因為圖元具有重疊部分而 生成子圖元集合的數(shù)據(jù)結構。圖元可以分成兩類原圖元由用戶產(chǎn)生的圖元。生成子圖元由于圖元之間的重疊關系而產(chǎn)生的子圖元。形式化可表示為:Objects Tree Set = {OVlevelOVlevel 2,…,OVlcvel n}。其中OVlevei《表示倒樹狀結構中層次,的圖元或者生成圖元的集合。即 ovlevel,= {。lil2.,",.." <^1112,.匈〗。設 ^々_1(4￡ OVlevel,，表示該生成圖 元是由上一級的生成子圖元C^4,々4與原圖元C^的重疊部分而生成。我們將圖元A^.，々—i和 稱作生成子圖元的父母圖元。而對于c^^々一4同—級別的圖元 我們稱之為它的兄弟圖元。這樣我們就可以根據(jù)所有圖元之間的構建成一個倒 樹狀的圖元結構。全局協(xié)作效率算法描述如下第一步，倒樹狀結構中只有一層O巧^^-(0^，為空。 第二步，此時又有圖元&生成，要分成兩種情況a)有部分重疊關系將圖元e^與。2覆蓋的部分作為新的生成子圖元，記作。12。下標號表明其在 倒樹狀結構中的父子關系。即 .并將生成子圖元( i2加入到新的圖元層0巧e^i2 。TOF表示新生成圖元根據(jù)父 圖元的圖形屬性生成新的圖形屬性，如大小，位置等。如圖1所示。 同時根據(jù)原有的感知評價加權平均后生成子圖元^12感知評價。最終得到OVleveli = { A, 02} ， ovlevel2 = { 012}。 b)無重疊關系直接把圖元A加入到OVU^中。即-o巧—=f cy 。第三步，計算全局協(xié)作效率GCE= ^f"n。如圖2所示，當?shù)谌齻€圖元03生成時，如果與C i,。2都具有部分重疊關系， 則生成( 13， C 3。并將它們插入到0巧eve^。此時OV^^ = &i2Cy， C 23。 同時需要判斷( 3與樹狀結構的原生成圖元。12判斷是否有重疊關系，如果有，還 需要生成0123節(jié)點，并生成倒樹狀結構中的第三層OVi^^，將0123其加入其中。即，OV!一-機23]。一般地，定義^《2 = subscript(。^一i)，即AA…A是(3^2Ji的下標。則生成C^^,^的計算算法如下 Generate(C^2 jj = felse return TOF(GeneratB(d^i#z.4 J ， ;}最后可視化通過倒樹狀結構中每一層圖元的感知屬性，按照從上到下的從 左到右的層次和順序，并根據(jù)每個圖元的大小和位置按一定比例縮放到動態(tài)協(xié) 作區(qū)域。通過漸進色彩的表達方式，表現(xiàn)出工作區(qū)內(nèi)不同區(qū)域協(xié)作效率的實施 情況。如圖3所示。
權利要求
1、一種分布式環(huán)境下圖案協(xié)同設計中智能感知評價的協(xié)作方法，其特征在于1)通過人臉感知信息的提取和基于統(tǒng)計的智能分類方法，對于每個圖元得到兩種評價a)評價收斂度多用戶針對同一設計對象評價的離散程度；b)評價期望值多用戶針對同一設計對象評價的加權期望；2)全局協(xié)作效率算法圖元倒樹狀結構類似于樹的倒置形狀，從根部出發(fā)得到圖元的集合。是用來表示圖案編輯協(xié)同工作區(qū)內(nèi)的圖元之間關系以及因為圖元具有重疊部分而生成子圖元集合的數(shù)據(jù)結構；根據(jù)圖元的大小與位置屬性，全局協(xié)作效率算法可分為以下幾個步驟第一步，判斷重疊關系當加入圖元id="icf0001" file="S2008100601879C00011.gif" wi="6" he="4" top= "134" left = "56" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>其對應的收斂度和期望值分別是(ei，ii)，id="icf0002" file="S2008100601879C00012.gif" wi="4" he="4" top= "134" left = "157" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>要與當前圖元倒樹狀結構中的每一個圖元或者生成子圖元進行重疊關系的判斷，對于每一圖層OVk中任意一個圖元或者生成子圖元id="icf0003" file="S2008100601879C00013.gif" wi="6" he="5" top= "150" left = "104" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>其對應的收斂度和期望值分別是(ej，ij)，如果id="icf0004" file="S2008100601879C00014.gif" wi="4" he="4" top= "158" left = "52" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>與id="icf0005" file="S2008100601879C00015.gif" wi="4" he="5" top= "158" left = "62" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>有部分重疊的情況發(fā)生，將其定義為重疊關系，由于重疊部分必然要受到原來圖元的影響，將生成子圖元id="icf0006" file="S2008100601879C00016.gif" wi="7" he="5" top= "166" left = "126" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>如果沒有重疊關系，不做處理；第二步，生成新圖層和圖元屬性將生成圖元id="icf0007" file="S2008100601879C00017.gif" wi="6" he="5" top= "189" left = "54" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>加入到圖層OVk+1，如果此時倒樹狀結構最高層為OVk，則生成OVk+1，根據(jù)父節(jié)點圖元id="icf0008" file="S2008100601879C00018.gif" wi="4" he="4" top= "196" left = "76" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>和id="icf0009" file="S2008100601879C00019.gif" wi="4" he="5" top= "197" left = "86" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>的收斂度和期望值，加權平均后得到(eij，iij)；第三步，將倒樹狀結構中所有圖元或者生成子圖元收斂度的加權平均作為全局最終的協(xié)同效率；3)動態(tài)協(xié)作效率區(qū)域可視化動態(tài)協(xié)調(diào)效率區(qū)域是把用戶共同實際工作區(qū)按照一定的比例縮放的一個單獨的用戶界面區(qū)域，它根據(jù)圖元倒樹狀結構上每一節(jié)點的收斂度和期望值，通過計算對其賦于相應的顏色，然后根據(jù)它在工作區(qū)內(nèi)位置和大小按照一定比例顯示出來，動態(tài)協(xié)調(diào)協(xié)調(diào)效率區(qū)域在運行時，會實時根據(jù)共同工作區(qū)的實際變化進行工作，可以使每一位網(wǎng)絡上的節(jié)點成員即時觀察到整體的協(xié)作情況。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種分布式環(huán)境下圖案協(xié)同設計中智能感知評價的協(xié)作方法。它首先是通過追蹤人臉重點部位的輪廓提取人臉表情感知參數(shù)，然后通過基于統(tǒng)計的智能方法(機器學習)將捕捉到的參數(shù)進行評價分類，并根據(jù)每個用戶的評價通過全局協(xié)作效率算法得到分布式協(xié)作的效率描述。最后，通過動態(tài)協(xié)作效率區(qū)域將協(xié)同效率等數(shù)據(jù)可視化。本發(fā)明有效的利用了人的感知信息，將協(xié)同效率實時展示給用戶，同時剔除了傳統(tǒng)協(xié)同輔助中的語音和視頻噪音，提高了協(xié)同效率。
文檔編號G06F17/50GK101246562SQ20081006018
公開日2008年8月20日 申請日期2008年3月14日 優(yōu)先權日2008年3月14日
發(fā)明者卜佳俊, 波 姜, 博 王, 純 陳 申請人:浙江大學