本發(fā)明涉及家居氛圍場識別領(lǐng)域，具體涉及一種家居環(huán)境下的基于視覺信息的氛圍場識別方法及識別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著生活水平的提高和信息技術(shù)的高速發(fā)展，人類對智能化生活的需求越來越高，人機交互能力也得到越來越多的重視，具有情感交互的機器成為智能家居領(lǐng)域的研究熱點，而交流氛圍場的識別已成為情感計算的一個重要內(nèi)容，人機交流的氛圍場識別是實現(xiàn)機器人與人類之間隨意交流的一個重要組成部分。目前，針對交流氛圍場的研究還處于起步階段，相關(guān)研究主要是在心理學(xué)、行為科學(xué)等領(lǐng)域展開，應(yīng)用于信息科學(xué)方面的研究還不是很多。隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，人們之間交流方式不斷地增加和多樣化，除了面對面的交流，基于網(wǎng)絡(luò)聊天工具的交流方式，人與計算機之間的交流，人與機器人之間的交流等已經(jīng)逐漸進入我們的生活。

氛圍場是彌漫在空間中的能夠影響行為過程和結(jié)果的心理因素和心理感受，是由個人或多人對話過程中所營造出來的氣氛，包括：緊張、興奮、沮喪、恐懼、期待、高興、熱烈、冷漠、積極、消極、肯定、否定、懷疑、信任、尊敬、鄙視等。通過實時對交流氛圍場進行分析，機器人可以掌握交流氛圍場，以及說話人所表達(dá)的情感，從而做出適當(dāng)反應(yīng)，以適應(yīng)人類情感的不斷變化，例如安撫、鼓勵、贊美等等。情感識別/分析主要是針對個人進行，在人機交互中，特別是多人對多機器人的交互過程中，僅僅分析情感狀態(tài)并不能反映出整體的交流氛圍場。色彩情感是不同波長的光信息直接作用在人的視覺器官，通過視覺神經(jīng)傳入大腦后，經(jīng)過與以往的記憶及經(jīng)驗產(chǎn)生聯(lián)想，從而形成一系列的色彩心理反應(yīng)。色彩的動與靜、華麗與樸素、冷暖以及每種色彩在飽和度、透明度上略微變化就會給人產(chǎn)生不同的感覺，而色彩氛圍便是在多種色彩情感的相互影響、相互關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上誕生的。日常生活中，家不僅是我們居住的場所，也是我們精神的棲息地。忙碌了一天后，回到家中的我們?nèi)绾尾拍芨惺艿揭环轀剀芭c輕松呢，這就需要我們通過智能家居環(huán)境中的燈光以及背景墻的顏色來調(diào)節(jié)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種家居環(huán)境下的基于視覺信息的氛圍場識別方法及識別系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確、可靠地對家居氛圍場進行識別。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下：一種家居環(huán)境下的氛圍場識別方法，包括：

S1，從獲取的家居環(huán)境下的視覺信息中提取出不同種類的可見光源的顏色情感特征信息和多種不同種類的具有色彩屬性的家居的顏色情感特征信息；

S2，通過模糊層次分析法，分析計算每一類可見光源的顏色情感特征信息對自身顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到每一種可見光源的顏色情感狀態(tài)，以及每一種具有色彩屬性的家居顏色情感特征信息對自身顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到每一種具有色彩屬性的家居的顏色情感狀態(tài)；

S3，通過模糊層次分析法，分析計算每一類可見光源的顏色情感狀態(tài)對可見光源整體的顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到可見光源整體的顏色情感狀態(tài)，以及每一種家居個體的顏色情感狀態(tài)對家居整體的顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到家居整體的顏色情感狀態(tài)，并采用相應(yīng)的APA情感空間進行描述；

S4，采用模糊層次分析法，確定可見光源整體的顏色情感狀態(tài)和家居整體的顏色情感狀態(tài)對于形成氛圍場的權(quán)重大小，得到最終的家居色彩氛圍場識別結(jié)果。

本發(fā)明的有益效果為：采用了模糊層次分析法，分析了家居色彩氛圍場的影響因素，并結(jié)合專家規(guī)則，能夠更準(zhǔn)確地得出實時的家居色彩氛圍場狀態(tài)，從而提高氛圍場識別的準(zhǔn)確性和可靠性。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還可以作如下改進。

進一步的，所述步驟S1與步驟S2之間還包括：

對提取的每一類可見光源顏色情感特征信息和每一種家居的家居顏色情感特征信息分別進行PCA降維處理，得到每一類可見光源的顏色情感特征信息以及每一種家居最終的的家居顏色情感特征信息。

所述進一步的有益效果為：對提取的光顏色特征信息和家居顏色特征信息進行降維去噪處理，消除由于噪聲對識別結(jié)果的影響。

進一步的，所述步驟S2具體包括并行的步驟S21和步驟S22：

S21，利用模糊層次分析法分析人造光源和自然光源的各個顏色情感特征信息對自身顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到人造光源和自然光源的顏色情感狀態(tài)；

S21，通過模糊層次分析法，分析每一種家居的各個家居顏色情感特征信息分別對自身家居顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到每一種家居的顏色情感狀態(tài)。

進一步的，所述步驟S3具體包括并行的步驟S31和步驟S32：

S31，根據(jù)人造光源和自然光源的顏色情感狀態(tài)，采用模糊層次分析法，分析人造光源和自然光源對可見光源整體顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到可見光源整體的顏色情感狀態(tài)，并將其映射到可見光源APA情感空間中；

S32，根據(jù)每一種家居個體的顏色情感狀態(tài)，采用模糊層次分析法，分析每一種家居個體的顏色情感狀態(tài)對家居整體的顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到家居整體的顏色情感狀態(tài)，并將其映射到家居整體顏色APA情感空間中。

進一步的，所述步驟S5具體包括：

利用模糊層次分析法分析家居整體的顏色情感狀態(tài)和可見光源整體的顏色情感狀態(tài)對家居氛圍場識別結(jié)果影響的權(quán)重大小，進而得到最終的家居氛圍場識別結(jié)果。

進一步的，還包括：

建立以模糊氛圍場的三種屬性為三維坐標(biāo)軸的家居色彩氛圍場模型，將得到的最終的家居氛圍場識別結(jié)果顯示于所述家居色彩氛圍場模型中。

為了解決本發(fā)明的技術(shù)問題，還提供了一種家居環(huán)境下的基于視覺信息的氛圍場識別系統(tǒng)，包括：

特征信息提取模塊，用于從獲取的家居環(huán)境下的視覺信息中提取出不同種類可見光源的顏色情感特征信息和多種不同種類的具有色彩屬性的家居的顏色情感特征信息；

第一計算模塊，用于通過模糊層次分析法，分析每一種類可見光源的顏色情感特征信息對自身顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到每一種可見光源的顏色情感狀態(tài)，以及每一種具有色彩屬性的家居顏色情感特征信息對自身顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到每一種具有色彩屬性的家居的顏色情感狀態(tài)；

第二計算模塊，用于通過模糊層次分析法，分析計算每一類可見光源的顏色情感狀態(tài)對可見光源顏色整體情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到可見光源顏色整體情感狀態(tài)，并將其映射到可見光源整體顏色APA情感空間模型中以及每一種家居個體的顏色情感狀態(tài)對家居整體的顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到家居整體的顏色情感狀態(tài)，并將其映射到家居整體顏色APA情感空間模型中；

第三計算模塊，用于根據(jù)可見光源整體的顏色情感狀態(tài)和家居整體的顏色情感狀態(tài)，采用模糊層次分析法，并結(jié)合專家規(guī)則得到最終的家居色彩氛圍識別結(jié)果。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還可以作如下改進。

進一步的，還包括：

降維處理模塊，用于對提取的每一類可見光源顏色情感特征信息和每一種家居的家居顏色情感特征信息分別進行PCA降維處理，得到每一類可見光源的顏色情感特征信息以及每一種家居最終的的家居顏色情感特征信息。

進一步的，還包括：

氛圍場模型建立模塊，用于建立以模糊氛圍場的三種屬性為三維坐標(biāo)軸的家居色彩氛圍場模型，將得到的最終的家居氛圍場識別結(jié)果顯示于所述家居色彩氛圍場模型中。

附圖說明

圖1為實施例1的一種家居環(huán)境下的基于視覺信息的氛圍場識別方法流程圖；

圖2為實施例2的一種家居環(huán)境下的基于視覺信息的氛圍場識別方法流程圖；

圖3為采用模糊層次分析法建立的層次結(jié)構(gòu)圖；

圖4為實施例3的一種家居環(huán)境下的基于視覺信息的氛圍場識別系統(tǒng)連接框圖示意圖；

圖5為實施例4的一種家居環(huán)境下的基于視覺信息的氛圍場識別系統(tǒng)連接框圖。

具體實施方式

以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的原理和特征進行描述，所舉實例只用于解釋本發(fā)明，并非用于限定本發(fā)明的范圍。

參見圖1，為實施例1提供的一種家居環(huán)境下的基于視覺信息的氛圍場識別方法，包括：

S1，從獲取的家居環(huán)境下的視覺信息中提取出不同種類的可見光源的顏色情感特征信息和多種不同種類的具有色彩屬性的家居的顏色情感特征信息；

S2，通過模糊層次分析法，分析計算每一類可見光源的顏色情感特征信息對自身顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到每一種可見光源的顏色情感狀態(tài)，以及每一種具有色彩屬性的家居顏色情感特征信息對自身顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到每一種具有色彩屬性的家居的顏色情感狀態(tài)；

S3，通過模糊層次分析法，分析計算每一類可見光源的顏色情感狀態(tài)對可見光源顏色整體情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到可見光源顏色整體情感狀態(tài)，以及每一種家居個體的顏色情感狀態(tài)對家居整體的顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到家居整體的顏色情感狀態(tài)，并將兩種情感狀態(tài)映射到相應(yīng)的APA情感空間模型中；

S4，采用模糊層次分析法，確定可見光源整體顏色情感狀態(tài)和家居整體顏色情感狀態(tài)對于形成氛圍場的權(quán)重大小，最終實現(xiàn)家居環(huán)境下的氛圍場識別。

可以理解為，首先，在家居環(huán)境下，拍攝視覺信息，并從視覺信息中提取出人造光和自然光的顏色特征信息以及家居環(huán)境下具有色彩屬性的多種家居顏色情感特征信息，比如，從視覺信息中提取出背景墻、布藝、裝飾物(地板、盆栽等)，其中，可見光源的顏色情感特征信息包括人造光源的顏色情感特征信息和自然光源的顏色情感特征信息，人造光源在此實施例中指室內(nèi)燈光；家居顏色情感特征信息包括背景墻的顏色情感特征信息、布藝的顏色情感特征信息和裝飾物的顏色情感特征信息。

然后，根據(jù)光的顏色特征信息和多種具有色彩屬性的家居的各個顏色特征信息，采用模糊層次分析法分別得出每一類可見光源的顏色情感狀態(tài)和每一種家居個體的顏色情感狀態(tài)。隨后，同樣的，根據(jù)人造光源、自然光源的顏色情感狀態(tài)以及每一種家居，比如，背景墻、布藝、裝飾物等家居個體的顏色情感狀態(tài)，采用模糊層次分析法計算得到組合后的可見光源整體顏色情感狀態(tài)和家居整體的顏色情感狀態(tài)，并將兩種情感狀態(tài)映射到相應(yīng)的APA情感空間模型中。最后，根據(jù)可見光源整體顏色情感狀態(tài)和家居整體的顏色情感狀態(tài)，采用專家規(guī)則和模糊層次分析法分析得到最終的家居色彩氛圍識別結(jié)果。

參見圖2，為實施例2的一種家居環(huán)境下的基于視覺信息的氛圍場識別方法，包括：

S1’，從家居環(huán)境下的視覺信息中提取出燈光和自然光源顏色情感特征信息以及背景墻、布藝和裝飾物的顏色情感特征信息；

S2’，對提取的燈光和自然光源的顏色情感特征信息以及背景墻、布藝、裝飾物的顏色情感特征信息分別進行PCA降維處理，得到最終的人造光源、自然光源顏色情感特征信息和背景墻、布藝、裝飾物的顏色情感特征信息；

S3’，通過模糊層次分析法動態(tài)計算燈光和自然光源的顏色情感特征信息對自身顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，以及背景墻、布藝、裝飾物等家居個體顏色情感特征信息對自身顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大??；

S4’，通過模糊層次分析法，計算燈光、自然光源的顏色情感狀態(tài)對光顏色整體情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小以及背景墻、布藝、裝飾物等家居個體影響家居整體顏色情感狀態(tài)的權(quán)重大小；并將兩種情感狀態(tài)其映射到相應(yīng)的APA情感空間模型中；

S5’，利用模糊層次分析法分析可見光源整體顏色情感狀態(tài)和家居整體顏色情感狀態(tài)對家居氛圍場識別結(jié)果影響的權(quán)重大小，得到最終的家居氛圍場識別結(jié)果；

S6’，建立以模糊氛圍場的三種屬性為三維坐標(biāo)軸的家居色彩氛圍場模型，將最終的氛圍場識別結(jié)果與氛圍場三維坐標(biāo)模型對應(yīng)起來，并進行圖形可視化顯示。

具體可以理解為，在家居環(huán)境下的視覺信息中提取出多種不同種類的具有色彩屬性的家居的顏色情感特征信息，比如，本實施例中主要提取出燈光源和自然光源在內(nèi)的光的顏色特征信息，還需要從家居環(huán)境下的視覺信息中提取出包括背景墻、布藝、裝飾物(包括地板、盆栽等)的顏色情感特征信息，這幾種家居基本上能夠反映出主人的喜好。對于從視覺信息中提取出來的多種不同種類的家居的顏色情感特征信息和可見光源的顏色情感特征信息，其中必然存在噪聲，因此，需要對進行去噪處理。因此，對提取的每一種家居的家居顏色情感特征信息和每一類可見光源的顏色情感特征信息分別進行PCA降維去噪處理，得到降維去噪處理后的每一種家居的顏色情感特征信息和每一類可見光源的顏色情感特征信息。

其中，可以參見圖3，對于每一種家居，均有多種不同的顏色情感特征信息，比如，對于背景墻來說，其顏色情感特征信息有色相、飽和度、明度、面積、形狀和材質(zhì)等。采用模糊層次分析法動態(tài)計算每一種家居的各個顏色情感特征信息對自身家居顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而，得到每一種家居的顏色情感狀態(tài)，比如，計算出背景墻、布藝和裝飾物的顏色情感狀態(tài)。采用同樣的模糊層次分析方法，計算出燈光和自然光源的顏色情感狀態(tài)。

其中，燈光和自然光源的顏色情感狀態(tài)是可見光源整體顏色情感狀態(tài)的影響因素，因此，對于計算出的燈光和自然光源的顏色情感狀態(tài)，采用模糊層次分析法計算燈光和自然光源對光顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，結(jié)合專家規(guī)則得到可見光源顏色情感狀態(tài)。同樣的，背景墻、布藝和裝飾物的家居個體顏色情感狀態(tài)是家居整體顏色情感狀態(tài)的影響因素，因此，通過模糊層次分析法，計算背景墻、布藝、裝飾物等家居個體影響家居顏色整體情感狀態(tài)的權(quán)重大小；進而結(jié)合專家規(guī)則得到整體的家居顏色情感狀態(tài)。其中，所謂的專家規(guī)則，即是采用統(tǒng)計的方法來調(diào)查每一種顏色對應(yīng)的情感狀態(tài)，比如，通過紙質(zhì)問卷調(diào)查，調(diào)查出大部分人認(rèn)為紅色代表喜悅、開心，那么認(rèn)為紅色對應(yīng)的情感狀態(tài)為高興。

當(dāng)計算出可見光源顏色情感狀態(tài)和家居顏色情感狀態(tài)后，將兩種情感狀態(tài)映射到相應(yīng)的APA情感空間模型中，再次利用模糊層次分析法動態(tài)分析可見光源顏色情感狀態(tài)和家居顏色情感狀態(tài)對家居氛圍場識別結(jié)果影響的權(quán)重大小，進而得到最終的家居氛圍場識別結(jié)果。

需要說明的是，當(dāng)燈光為白光源或者自然光的時候，室內(nèi)家居的顏色情感狀態(tài)是影響家居色彩氛圍場的主要因素，可見光源的作用影響甚微，可以認(rèn)為可見光源顏色情感狀態(tài)對家居氛圍場識別結(jié)果影響的權(quán)重幾乎為零；當(dāng)燈光為有色光源且沒有自然光的時候，有色光源的情感狀態(tài)是影響家居色彩氛圍場的主要因素，家居的顏色情感狀態(tài)可能影響甚微，可以認(rèn)為家居顏色情感狀態(tài)對家居氛圍場識別結(jié)果影響的權(quán)重幾乎為零。

另外，在識別家居色彩氛圍場的過程中，建立以模糊氛圍場的三種屬性為三維坐標(biāo)軸的家居色彩氛圍場模型，將最終的家居氛圍識別結(jié)果與氛圍場三維坐標(biāo)模型對應(yīng)起來，并進行圖形可視化顯示。本實施例中，APA情感空間模型的三種屬性具體指“Affinity”、“Pleasure-Displeasure”和“Sleep-Arousal”。模糊氛圍場的三種屬性具體指“Friendly-Hostil”、“Lively-Calm”和“Casual-Formal”將這三種屬性作為三個坐標(biāo)軸，將實時計算得到的最終的家居氛圍場識別結(jié)果與氛圍場三維坐標(biāo)模型對應(yīng)起來，并進行圖形可視化顯示，即采用幅度、形狀等計算機圖形元素來表示氛圍場狀態(tài)的每一個屬性，即每一個坐標(biāo)軸，更加生動和形象地描述家居氛圍場的變化。

需要說明的是，上述利用模糊層次分析法計算每一個因素對上一級識別結(jié)果的影響權(quán)重大小的具體過程為：由于家居色彩氛圍場的決策需要考慮很多因素，所以將其影響因素分層得到模糊層次分析模塊結(jié)構(gòu)圖，可參見圖3的模糊層次分析模塊結(jié)構(gòu)圖。采用0.1-0.9標(biāo)度法，建立優(yōu)先關(guān)系矩陣F＝(f_ij)_m×m，其中s_(i)和s_(j)分別表示指標(biāo)f_i和f_j的相對重要性程度，其中f_i和f_j表示影響因素，采用的標(biāo)度法可參見下表1所示：

表1

若矩陣R＝(r_ij)_m×m滿足r_ij＝r_ik-r_jk+0.5，則該矩陣稱為模糊一致矩陣。將上述建立的優(yōu)先關(guān)系矩陣F改造成模糊一致矩陣R,即先對F按行求和，記為：然后做行變換：即得到優(yōu)先關(guān)系矩陣F改造后的模糊一致矩陣R。

由模糊一致矩陣R計算權(quán)重：其中a≥(m-1)/2,a越小表示決策者越重視指標(biāo)間重要程度的差異，a越大表示決策者不是很重視指標(biāo)間重要程度的差異，本實施例取a＝(m-1)/2。

可參見圖3，背景墻表示為C₁，布藝表示為C₂、裝飾物表示為C₃，室內(nèi)燈光表示為C₄，自然光表示為C₅，裝飾物的色相表示為D₁，飽和度表示為D₂，明度表示為D₃，面積表示為D₄。

現(xiàn)以裝飾物顏色下的4個特征因素為例說明模糊層次分析法確定權(quán)重的應(yīng)用：建立C₃-D優(yōu)先關(guān)系矩陣F，見下表2。

表2

定義：若矩陣R＝(r_ij)_m×m滿足r_ij＝r_ik-r_jk+0.5，則稱為模糊一致矩陣，其中，m為矩陣行列數(shù)。將優(yōu)先關(guān)系矩陣F改造成模糊一致矩陣R,即先對F按行求和，記為：然后做行變換：r_ij＝(r_i-r_j)/2m+0.5，即可得到優(yōu)先關(guān)系矩陣F改造后的模糊一致矩陣R。

根據(jù)模糊一致矩陣R計算每一個特征因素對裝飾物顏色識別結(jié)果影響的權(quán)重：其中a≥(m-1)/2,a越小表示決策者越重視指標(biāo)間重要程度的差異，a越大表示決策者不是很重視指標(biāo)間重要程度的差異，本實施例取a＝(m-1)/2。即可分別求得4個特征因素對裝飾物顏色識別結(jié)果影響的權(quán)重大小(W₁,W₂,W₃,W₄)＝(0.30,0.250,0.233，0.217)。

同理建立C₁-D,C₂-D優(yōu)先關(guān)系矩陣，可以求出不同特征因素分別對布藝、背景墻顏色識別結(jié)果影響的權(quán)重大小，以及建立C₄-D,C₅-D優(yōu)先關(guān)系矩陣可以求出不同特征因素對燈光顏色情感狀態(tài)和自然光顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小。

參見圖4，為實施例3的一種家居環(huán)境下的基于視覺信息的氛圍場識別系統(tǒng)，

特征信息提取模塊41，用于從獲取的家居環(huán)境下的視覺信息中提取出不同種類可見光源的顏色情感特征信息和多種不同種類的具有色彩屬性的家居的顏色情感特征信息；

第一計算模塊42，用于通過模糊層次分析法，分析每一種類可見光源的顏色情感特征信息對自身顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到每一種可見光源的顏色情感狀態(tài)，以及每一種具有色彩屬性的家居顏色情感特征信息對自身顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到每一種具有色彩屬性的家居的顏色情感狀態(tài)；

第二計算模塊43，用于通過模糊層次分析法，分析計算每一類可見光源的顏色情感狀態(tài)對可見光源顏色整體情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到可見光源顏色整體情感狀態(tài)，以及每一種家居個體的顏色情感狀態(tài)對家居整體的顏色情感狀態(tài)影響的權(quán)重大小，進而得到家居整體的顏色情感狀態(tài)，并將兩種情感狀態(tài)映射到相應(yīng)的APA情感空間模型中；

第三計算模塊44，用于根據(jù)家居整體的顏色情感狀態(tài)和可見光源整體的顏色情感狀態(tài)，采用模糊層次分析法，并結(jié)合專家規(guī)則得到最終的家居色彩氛圍識別結(jié)果。

參見圖5，為實施例4的一種家居環(huán)境下的視覺信息的氛圍場識別系統(tǒng)，包括特征信息提取模塊41、降維處理模塊45、第一計算模塊42、第二計算模塊43、第三計算模塊44和氛圍場模型建立模塊46。

本實施例的一種家居環(huán)境下的視覺信息的氛圍場識別模塊相比于上述實施例3，在特征信息提取模塊41與第一計算模塊42之間增加了降維處理模塊45，降維處理模塊45，用于對特征信息提取模塊41提取的每一類光的顏色情感特征信息和每一種家居的家居顏色情感特征信息分別進行PCA降維處理，即進行降維去噪處理，消除由于噪聲對情感狀態(tài)的影響，得到去噪后的每一類光的顏色特征信息和每一種家居的顏色特征信息。

另外，在第三計算模塊44之后還包括氛圍場模型計算模塊46，用于建立以模糊氛圍場的三種屬性為三維坐標(biāo)軸的家居色彩氛圍場模型，將第三計算模塊44計算得到的最終的家居氛圍場識別結(jié)果與氛圍場三維坐標(biāo)模型對應(yīng)起來，并進行圖形可視化顯示。本實施例將最終的家居氛圍場識別進行圖形可視化顯示。能夠更加生動和形象地描述氛圍場的變化。

本發(fā)明提供的一種家居環(huán)境下的基于視覺信息的氛圍場識別方法，建立家居色彩氛圍場模糊層次分析結(jié)構(gòu)圖，采用模糊層次分析法，分析了家居色彩氛圍場的影響因素，并結(jié)合專家規(guī)則，通過分析處理家居色彩氛圍場模糊層次結(jié)構(gòu)圖，能夠準(zhǔn)確地得出實時的家居色彩氛圍狀態(tài)，提高家居環(huán)境下的氛圍場識別的準(zhǔn)確性和可靠性。而且結(jié)合圖形心理學(xué)知識，采用形狀、幅度等計算機圖形元素來表示氛圍場狀態(tài)的每一個屬性，更加生動和形象地描述家居環(huán)境下氛圍場的變化，為家居環(huán)境中氛圍的調(diào)節(jié)提供了依據(jù)。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。