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申请/专利权人：西安隆腾科技文化有限公司

摘要：本发明涉及多媒体交互技术领域，尤其涉及一种多媒体情景互动数据的处理方法及系统。所述方法包括以下步骤：将异步数据流采集策略应用至智能终端设备，并对用户进行异步交互数据采集，得到初始多媒体互动数据；对初始多媒体互动数据进行异步解构处理，分别得到交互环境标签数据、用户交互状态数据以及融合情感感知数据；根据融合情感感知数据进行情感模式分析，生成修正情感模式数据；通过修正情感模式数据对交互环境标签数据以及用户交互状态数据进行智能个性化交互策略匹配，生成智能个性化交互策略，基于智能个性化交互策略进行个性化推送，得到智能推送场景数据。本发明通过动态情感感知实现个性化情景交互。

主权项：1.一种多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，应用于智能终端设备，所述多媒体情景互动数据的处理方法包括以下步骤：步骤S1：对智能终端设备进行事件驱动模型选择，得到事件驱动模型数据；根据事件驱动模型数据进行采集事件实时响应，从而生成异步数据流采集策略；将异步数据流采集策略应用至智能终端设备，并基于预设的初始互动任务数据对用户进行异步交互数据采集，得到初始多媒体互动数据；其中，步骤S1具体为：步骤S11：对智能终端设备进行采集数据流定义，生成采集数据流数据；步骤S12：根据采集数据流数据进行中继角色设计，得到中继角色数据；通过中继角色数据对采集数据流数据进行异步逻辑层次划分，生成异步数据流数据；步骤S13：根据异步数据流数据进行事件驱动模型选择，得到事件驱动模型数据；步骤S14：基于预设的事件触发条件数据利用事件驱动模型数据进行采集事件实时响应，并进行多媒体数据格式标准化处理，从而得到异步数据流采集策略；步骤S15：将异步数据流采集策略应用至智能终端设备，并基于预设的初始互动任务数据对用户进行异步交互数据采集，得到初始多媒体互动数据；步骤S2：对初始多媒体互动数据进行异步解构处理，分别得到交互环境标签数据、用户交互状态数据以及融合情感感知数据；其中，融合情感感知数据包括音频频谱数据、情感文本词汇数据以及交互对象表情特征数据，步骤S2具体为：步骤S21：对初始多媒体互动数据进行数据类型划分，分别得到初始交互视频数据、初始交互音频数据、初始交互文本数据以及用户交互操作数据；步骤S22：对初始交互视频数据进行交互视频特征提取，分别得到关键帧数据、交互对象表情特征数据以及交互环境标签数据；其中，步骤S22具体为：步骤S221：通过预设的帧采样率数据对初始交互视频数据进行视频帧序列处理，生成初始视频帧序列数据；根据初始视频帧序列数据进行初始图结构构建，生成初始帧图结构数据；步骤S222：根据初始视频帧序列数据进行帧差分计算，生成帧差分数据；步骤S223：通过帧差分数据对初始视频帧序列数据进行光流场计算，得到光流场数据；步骤S224：根据光流场数据进行运动对象特征分离，分别得到交互对象表情特征数据以及交互环境标签数据；步骤S225：通过光流场数据对初始视频帧序列数据进行帧间关联强度设定，得到帧间关联强度数据；通过帧间关联强度数据对初始帧图结构数据进行图边权重分配，得到视频帧图结构数据；步骤S226：对视频帧图结构数据进行图中心性分析，并进行关键帧提取，生成关键帧数据；步骤S23：通过关键帧数据对用户交互操作数据进行用户交互状态分析，生成用户交互状态数据；步骤S24：对初始交互文本数据进行情感词汇识别，生成情感文本词汇数据；步骤S25：根据初始交互音频数据进行音频频谱处理，生成音频频谱数据；步骤S3：根据融合情感感知数据进行情感特征提取，分别得到文本情感类型数据以及语音情感数据；通过文本情感类型数据以及语音情感数据进行情感模式分析，生成修正情感模式数据；步骤S4：根据交互环境标签数据进行交互环境识别，生成交互环境数据；通过修正情感模式数据对用户交互状态数据进行交互心理分析，得到用户交互心理数据；通过交互环境数据对用户交互心理数据进行智能个性化交互策略匹配，生成智能个性化交互策略；步骤S5：根据初始多媒体互动数据进行上下文需求分析，得到用户互动需求数据；根据用户互动需求数据进行动态情景需求推理，生成动态情感需求数据；根据动态情感需求数据进行多媒体推送情景生成，并根据智能个性化交互策略进行个性化推送，从而得到智能推送场景数据。

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