【技术实现步骤摘要】
虚拟世界的内容处理方法及装置
[0001]本文件涉及虚拟化
,尤其涉及一种虚拟世界的内容处理方法及装置。
技术介绍
[0002]虚拟世界提供了对真实世界的模拟,甚至能够提供在真实世界难以实现的场景,因此虚拟世界越来越多地应用在各种场景。在虚拟世界场景中,用户通过特定的身份ID登录三维虚拟世界,通过虚拟世界中虚拟的用户角色进行活动,通常,在虚拟世界中存在不同的用户角色,这些用户角色各自进行不同的活动。
技术实现思路
[0003]本说明书一个或多个实施例提供了一种虚拟世界的内容处理方法。所述虚拟世界的内容处理方法,包括:获取虚拟世界的接入设备针对用户采集的预设周期的体征数据和特征图像。将所述预设周期中至少一个时间片段的体征数据和特征图像输入第一模型进行生理特征提取,获得生理特征,以及,将所述预设周期的体征数据和特征图像输入第二模型进行心理特征提取,获得心理特征。对所述生理特征和所述心理特征进行特征拼接,获得拼接特征。基于所述拼接特征确定所述虚拟世界的内容适配级别,并向所述接入设备输出所述内容适配级别对应的适配内容。
[0004]本说明书一个或多个实施例提供了一种虚拟世界的内容处理装置,包括:数据获取模块,被配置为获取虚拟世界的接入设备针对用户采集的预设周期的体征数据和特征图像。特征提取模块,被配置为将所述预设周期中至少一个时间片段的体征数据和特征图像输入第一模型进行生理特征提取,获得生理特征,以及,将所述预设周期的体征数据和特征图像输入第二模型进行心理特征提取,获得心理特征。特征拼接模块,被 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种虚拟世界的内容处理方法,包括:获取虚拟世界的接入设备针对用户采集的预设周期的体征数据和特征图像;将所述预设周期中至少一个时间片段的体征数据和特征图像输入第一模型进行生理特征提取,获得生理特征,以及,将所述预设周期的体征数据和特征图像输入第二模型进行心理特征提取,获得心理特征;对所述生理特征和所述心理特征进行特征拼接,获得拼接特征;基于所述拼接特征确定所述虚拟世界的内容适配级别,并向所述接入设备输出所述内容适配级别对应的适配内容。2.根据权利要求1所述的虚拟世界的内容处理方法,所述向所述接入设备输出所述内容适配级别对应的适配内容,包括:读取所述虚拟世界中所述内容适配级别对应的所述适配内容;基于所述适配内容和所述内容适配级别构建内容列表并向所述接入设备输出,或者,基于所述适配内容对所述接入设备的输出内容进行更新处理。3.根据权利要求1所述的虚拟世界的内容处理方法,所述第一模型包括:体征数据编码器、图像编码器和多模态混合网络;其中,所述体征数据编码器对所述至少一个时间片段的体征数据进行体征数据编码,输出体征特征;所述图像编码器对所述至少一个时间片段的特征图像进行图像编码,输出图像特征;所述多模态混合网络对所述体征特征和所述图像特征进行多模态处理,输出所述生理特征。4.根据权利要求1所述的虚拟世界的内容处理方法,所述第一模型,采用如下方式训练:将体征数据样本输入待训练的体征数据编码器进行体征数据编码,获得体征特征,以及,将特征图像样本输入待训练的图像编码器进行图像编码,获得图像特征;将所述体征特征和所述图像特征输入待训练的多模态混合网络进行多模态处理,获得样本生理特征和生理特征指标;基于所述体征数据样本、所述特征图像样本、所述样本生理特征和所述生理特征指标计算训练损失;基于所述训练损失对所述待训练的体征数据编码器、所述待训练的图像编码器和所述待训练的多模态混合网络进行参数调整。5.根据权利要求4所述的虚拟世界的内容处理方法,所述基于所述体征数据样本、所述特征图像样本、所述样本生理特征和所述生理特征指标计算训练损失,包括:基于所述体征数据样本、所述特征图像样本和所述样本生理特征计算预测损失,以及,基于所述体征数据样本、所述特征图像样本和所述生理特征指标计算特征损失。6.根据权利要求5所述的虚拟世界的内容处理方法,所述基于所述体征数据样本、所述特征图像样本和所述样本生理特征计算预测损失,包括:按照所述体征数据样本和所述特征图像样本的采集时间确定中间时间,并在所述体征数据样本和所述特征图像样本中提取所述中间时间之前的目标体征数据样本和目标特征图像样本;将所述目标体征数据样本、所述目标特征图像样本和所述样本生理特征输入解码器进
行数据预测,获得预测体征数据和预测特征图像;基于所述体征数据样本中所述中间时间之后的体征数据样本、所述特征图像样本中所述中间时间之后的特征图像样本、所述预测体征数据和所述预测特征图像计算所述预测损失。7.根据权利要求4所述的虚拟世界的内容处理方法,所述体征数据样本和所述特征图像样本,通过如下方式获得:获取至少一个接入设备采集的各用户的初始体征数据和初始特征图像;对所述初始体征数据和所述初始特征图像进行预处理,获得目标体征数据和目标特征图像;对所述目标体征数据和所述目标特征图像进行标注处理,获得所述体征数据样本和所述特征图像样本。8.根据权利要求7所述的虚拟世界的内容处理方法,所述预处理,包括:对所述初始体征数据进行滤波处理,获得所述目标体征数据;以及,对所述初始特征图像进行图像评估,获得所述初始图像数据的图像指标;筛选所述初始特征图像中图像指标大于指标阈值的初始特征图像作为所述目标特征图像。9.根据权利要求1所述的虚拟世界的内容处理方法,所述第二模型包括:体征数据编码器、图像编码器和多模态...
【专利技术属性】
技术研发人员:曹佳炯,丁菁汀,
申请(专利权)人:支付宝杭州信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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