CN111857697A - 一种基于认知ai的图形化编程实现方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于认知AI的图形化编程实现方法及装置，方法包括：检测到认知AI指令，获取人像照片，对人像照片进行提取获取人脸图像；根据人脸特征识别模型对人脸图像进行特征识别，获取人脸的特征信息；获取特征信息的展示方式，根据对应的展示方式在智能终端上展示人脸的特征信息，根据人脸的特征信息生成对应的虚拟角色。本发明可实现在图形化编程中识别人脸的情绪、性别等特征信息，根据识别后的结果可进行生成新角色或执行其他操作，提高了图形化编程的趣味性，提升了用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于认知AI的图形化编程实现方法及装置。
背景技术
现有的编程方法主要为在编程软件界面上输入符合一定逻辑规则的程序代码，然后通过调试和保存得到目标编程文件。这种方式过于传统，对于中小学生、教师或编程初学者等而言，不但枯燥无味，而且由于可读性差，在调试过程中查错极不方便，导致编程效率和学习效率极为低下，严重影响教师、学生以及编程初学者等参与编程教育的积极性。
为了提高学生的编程的积极性，市场上也出现了图形化编程系统。在编程系统中可通过将编程语句嵌入积木中，通过积木的堆叠实现编程。
但现有技术中的图形化编程系统对游戏编程时，一般是基于系统内置的角色来进行创作，而无法自己主动获取图像，对图像中的人脸数据进行识别，也无法根据识别出的人脸数据生成游戏角色，用户编程体验差。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于认知AI的图形化编程实现方法及装置，旨在解决现有技术中图形化编程系统对游戏编程时，一般是基于系统内置的角色来进行创作，而无法自己主动获取图像，对图像中的人脸数据进行识别，也无法根据识别出的人脸数据生成游戏角色，用户编程体验差的技术问题。
本发明的技术方案如下：
一种基于认知AI的图形化编程实现方法，应用于智能终端，所述方法包括：
检测到认知AI指令，获取人像照片，对人像照片进行提取获取人脸图像；
根据人脸特征识别模型对人脸图像进行特征识别，获取人脸的特征信息；
获取特征信息的展示方式，根据对应的展示方式在智能终端上展示人脸的特征信息；
根据人脸的特征信息生成对应的虚拟角色。
可选地，所述人脸的特征信息为年龄、情绪、性别、脸型、眼镜佩戴中的一种或多种。
可选地，所述检测到认知AI指令，获取人像照片，对人像照片进行提取获取人脸图像，包括：
检测到认知AI指令被触发，则获取用户上传的人像照片，对人像照片进行提取后获取人脸图像。
可选地，所述检测到认知AI指令，获取人像照片，对人像照片进行提取获取人脸图像，包括：
检测到认知AI指令被触发，则获取用户拍摄的人像照片，对人像照片进行提取后获取人脸图像。
可选地，所述获取特征信息的展示方式，根据对应的展示方式在智能终端上展示人脸的特征信息，包括：
获取特征信息的展示方式为对话框形式，则将识别的人脸的特征信息以对话框的形式展示在智能终端的编程界面。
可选地，所述获取特征信息的展示方式，根据对应的展示方式在智能终端上展示人脸的特征信息，包括：
获取特征信息的展示方式为变量形式，则设置若干个变量，每个变量内容为对应人脸的特征信息，展示在智能终端的编程界面。
可选地，所述根据人脸特征识别模型对人脸图像进行特征识别，获取人脸的特征信息前，还包括：
获取初始的神经网络模型；
获取大量的人脸图像样本，以人脸图像样本为输入，人脸的特征信息为输出，对初始神经网络模型进行训练，生成人脸特征识别模型。
本发明的另一实施例提供了一种基于认知AI的图形化编程实现装置，所述装置包括至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于认知AI的图形化编程实现方法。
本发明的另一实施例还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的基于认知AI的图形化编程实现方法。
本发明的另一种实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行上述的基于认知AI的图形化编程实现方法。
有益效果：本发明公开了一种基于认知AI的图形化编程实现方法及装置，相比于现有技术，本发明实施例在图形化编程中识别人脸的情绪、性别等特征信息，根据识别后的结果可进行生成新角色或执行其他操作，提高了图形化编程的趣味性，提升了用户体验。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1为本发明一种基于认知AI的图形化编程实现方法较佳实施例的流程图；
图2为本发明一种基于认知AI的图形化编程实现装置的较佳实施例的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。以下结合附图对本发明实施例进行介绍。
本发明实施例提供了一种基于认知AI的图形化编程实现方法。请参阅图1，图1为本发明一种基于认知AI的图形化编程实现方法较佳实施例的流程图。
如图1所示，其包括步骤：
步骤S100、检测到认知AI指令，获取人像照片，对人像照片进行提取获取人脸图像；
步骤S200、根据人脸特征识别模型对人脸图像进行特征识别，获取人脸的特征信息；
步骤S300、获取特征信息的展示方式，根据对应的展示方式在智能终端上展示人脸的特征信息；
步骤S400、根据人脸的特征信息生成对应的虚拟角色。
具体实施时，本发明实施例中的基于认知AI的图形化编程实现应用于智能终端，智能终端包括便不限于电脑、平板电脑、手机等具有摄像头的电子设备。
检测到认知AI指令，认知AI指令也可是人脸特征识别指令，开启人脸特征识别程序。此时获取含有人像的人像照片，对人像照片进行分割，获取人脸图像。
将人脸图像输入人脸特征识别模型，根据人脸特征识别模型对人脸图像中的人脸特征进行识别，获取人脸特征模型的输出，作为人脸的特征信息，特征信息为人的年龄、情绪等人所独有的特征。
获取人脸的特征信息的展示方式，根据相应的展示方式在智能终端的编程界面上进行展示。
并可根据需要生成对应的虚拟角色，用户可将虚拟角色作为自己的头像或是编程中的游戏角色，从而使得编程中的角色可与实际中的人的特征信息相关联，使得编程的趣味性大大增加，提升了用户的编程体验，为虚拟角色生成了更多的素材。
进一步地，人脸的特征信息为年龄、情绪、性别、脸型、眼镜佩戴中的一种或多种。
具体实施时，人脸的特征信息包括但限于年龄、情绪、性别、脸型、眼镜佩戴等特征。其中识别到的人脸的情绪为7种其中一种：高兴、恐惧、愤怒、厌恶、伤心、惊讶或平静。识别的人脸脸型为以下5种其中一种：方脸、圆脸、蛋脸、梨形脸或心形脸。性别为男生或是女生。识别的人脸眼镜佩戴结果为墨镜、普通眼镜或无眼镜。
进一步地，检测到认知AI指令，获取人像照片，对人像照片进行提取获取人脸图像，包括：
检测到认知AI指令被触发，则获取用户上传的人像照片，对人像照片进行提取后获取人脸图像。
具体实施时，检测到认知AI指令被触发，则开启人脸识别模式，选择上传一张智能终端中存储的含有人像的照片，结合其他相关识别特征的算法，得到想要的人脸识别信息。
进一步地，检测到认知AI指令，获取人像照片，对人像照片进行提取获取人脸图像，包括：
检测到认知AI指令被触发，则获取用户拍摄的人像照片，对人像照片进行提取后获取人脸图像。
具体实施时，检测到认知AI指令被触发，则开启人脸识别模式，选择通过摄像头拍摄一张含有人像的照片，结合其他相关识别特征的算法，得到想要的人脸识别信息。
进一步地，获取特征信息的展示方式，根据对应的展示方式在智能终端上展示人脸的特征信息，包括：
获取特征信息的展示方式为对话框形式，则将识别的人脸的特征信息以对话框的形式展示在智能终端的编程界面。
具体实施时，若是通过[对话]的形式展示人脸相关信息，将人脸的年龄、情绪、脸型结果放在一起，通过对话积木表现出来即可。积木是图形化编程中一个常用的编程块，是内嵌有代码语句的。
进一步地，获取特征信息的展示方式，根据对应的展示方式在智能终端上展示人脸的特征信息，包括：
获取特征信息的展示方式为变量形式，则设置若干个变量，每个变量内容为对应人脸的特征信息，展示在智能终端的编程界面。
具体实施时，通过[变量]的形式展示人脸相关信息，则是使用【拍摄或上传图像识别人脸】积木；通过设置人脸相关信息的变量，将识别结果显示出来。比如：设置一个情绪变量，内容为[人脸情绪结果]，并设置一个年龄变量，内容为[人脸年龄结果]。想要获取其他相关人脸信息，只需以此类推，再添加新的变量即可。
进一步地，根据人脸特征识别模型对人脸图像进行特征识别，获取人脸的特征信息前，还包括：
获取初始的神经网络模型；
获取大量的人脸图像样本，以人脸图像样本为输入，人脸的特征信息为输出，对初始神经网络模型进行训练，生成人脸特征识别模型。
具体实施时，对人脸特征识别时，可采用有监督学习的神经网络，则需要有大量的初始训练样本，初始的训练样本为人脸图像样本，且人脸图像作为输入，人脸的特征信息作为输出，对初始神经网络进行训练后，生成具有人脸特征识别功能的人脸特征识别模型。
由以上方法实施例可知，本发明提供了一种基于认知AI的图形化编程实现方法及装置，方法包括：检测到认知AI指令，获取人像照片，对人像照片进行提取获取人脸图像；根据人脸特征识别模型对人脸图像进行特征识别，获取人脸的特征信息；获取特征信息的展示方式，根据对应的展示方式在智能终端上展示人脸的特征信息，根据人脸的特征信息生成对应的虚拟角色。本发明可实现在图形化编程中识别人脸的情绪、性别等特征信息，根据识别后的结果可进行生成新角色或执行其他操作，提高了图形化编程的趣味性，提升了用户体验。
需要说明的是，在上述各个实施例中，上述各步骤之间并不必然存在一定的先后顺序，本领域普通技术人员，根据本发明实施例的描述可以理解，不同实施例中，上述各步骤可以有不同的执行顺序，亦即，可以并行执行，变可以交换执行等等。
本发明另一实施例提供一种基于认知AI的图形化编程实现装置，如图2所示，装置10包括：
一个或多个处理器110以及存储器120，图2中以一个处理器110为例进行介绍，处理器110和存储器120可以通过总线或者其他方式连接，图2中以通过总线连接为例。
处理器110用于完成，装置10的各种控制逻辑，其可以为通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、单片机、ARM(Acorn RISCMachine)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。还有，处理器110还可以是任何传统处理器、微处理器或状态机。处理器110也可以被实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合DSP核、或任何其它这种配置。
存储器120作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的基于认知AI的图形化编程实现方法对应的程序指令。处理器110通过运行存储在存储器120中的非易失性软件程序、指令以及单元，从而执行装置10的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的基于认知AI的图形化编程实现方法。
存储器120可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作装置、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据装置10使用所创建的数据等。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器120可选包括相对于处理器110远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至装置10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
一个或者多个单元存储在存储器120中，当被一个或者多个处理器110执行时，执行上述任意方法实施例中的基于认知AI的图形化编程实现方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S100至步骤S400。
本发明实施例提供了一种非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S100至步骤S400。
作为示例，非易失性存储介质能够包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦ROM(EEPROM)或闪速存储器。易失性存储器能够包括作为外部高速缓存存储器的随机存取存储器(RAM)。通过说明丽非限制，RAM可以以诸如同步RAM(SRAM)、动态RAM、(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据速率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、Synchl ink DRAM(SLDRAM)以及直接Rambus(兰巴斯)RAM(DRRAM)之类的许多形式得到。本文中所描述的操作环境的所公开的存储器组件或存储器旨在包括这些和/或任何其他适合类型的存储器中的一个或多个。
本发明的另一种实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行上述方法实施例的基于认知AI的图形化编程实现方法。例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S100至步骤S400。
以上所描述的实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施例可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存在于计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
除了其他之外，诸如"能够'、"能"、"可能"或"可以"之类的条件语言除非另外具体地陈述或者在如所使用的上下文内以其他方式理解，否则一般地旨在传达特定实施方式能包括(然而其他实施方式不包括)特定特征、元件和/或操作。因此，这样的条件语言一般地还旨在暗示特征、元件和/或操作对于一个或多个实施方式无论如何都是需要的或者一个或多个实施方式必须包括用于在有或没有输入或提示的情况下判定这些特征、元件和/或操作是否被包括或者将在任何特定实施方式中被执行的逻辑。
已经在本文中在本说明书和附图中描述的内容包括能够提供基于认知AI的图形化编程实现方法及装置的示例。当然，不能够出于描述本公开的各种特征的目的来描述元件和/或方法的每个可以想象的组合，但是可以认识到，所公开的特征的许多另外的组合和置换是可能的。因此，显而易见的是，在不脱离本公开的范围或精神的情况下能够对本公开做出各种修改。此外，或在替代方案中，本公开的其他实施例从对本说明书和附图的考虑以及如本文中所呈现的本公开的实践中可能是显而易见的。意图是，本说明书和附图中所提出的示例在所有方面被认为是说明性的而非限制性的。尽管在本文中采用了特定术语，但是它们在通用和描述性意义上被使用并且不用于限制的目的。
Claims (10)
1.一种基于认知AI的图形化编程实现方法,其特征在于,应用于智能终端，所述方法包括：
检测到认知AI指令，获取人像照片，对人像照片进行提取获取人脸图像；
根据人脸特征识别模型对人脸图像进行特征识别，获取人脸的特征信息；
获取特征信息的展示方式，根据对应的展示方式在智能终端上展示人脸的特征信息；
根据人脸的特征信息生成对应的虚拟角色。
2.根据权利要求1所述的基于认知AI的图形化编程实现方法，其特征在于，所述人脸的特征信息为年龄、情绪、性别、脸型、眼镜佩戴中的一种或多种。
3.根据权利要求2所述基于认知AI的图形化编程实现方法，其特征在于，所述检测到认知AI指令，获取人像照片，对人像照片进行提取获取人脸图像，包括：
检测到认知AI指令被触发，则获取用户上传的人像照片，对人像照片进行提取后获取人脸图像。
4.根据权利要2所述的基于认知AI的图形化编程实现方法，其特征在于，所述检测到认知AI指令，获取人像照片，对人像照片进行提取获取人脸图像，包括：
检测到认知AI指令被触发，则获取用户拍摄的人像照片，对人像照片进行提取后获取人脸图像。
5.根据权利要求3或4所述的基于认知AI的图形化编程实现方法，其特征在于，所述获取特征信息的展示方式，根据对应的展示方式在智能终端上展示人脸的特征信息，包括：
获取特征信息的展示方式为对话框形式，则将识别的人脸的特征信息以对话框的形式展示在智能终端的编程界面。
6.根据权利要求3或4所述的基于认知AI的图形化编程实现方法，其特征在于，所述获取特征信息的展示方式，根据对应的展示方式在智能终端上展示人脸的特征信息，包括：
获取特征信息的展示方式为变量形式，则设置若干个变量，每个变量内容为对应人脸的特征信息，展示在智能终端的编程界面。
7.根据权利要求1所述的基于认知AI的图形化编程实现方法，其特征在于，所述根据人脸特征识别模型对人脸图像进行特征识别，获取人脸的特征信息前，还包括：
获取初始的神经网络模型；
获取大量的人脸图像样本，以人脸图像样本为输入，人脸的特征信息为输出，对初始神经网络模型进行训练，生成人脸特征识别模型。
8.一种基于认知AI的图形化编程实现装置，其特征在于，所述装置包括至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7任一项所述的基于认知AI的图形化编程实现方法。
9.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-7任一项所述的基于认知AI的图形化编程实现方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行权利要求1-7任一项所述的基于认知AI的图形化编程实现方法。
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