本發(fā)明涉及虛擬現(xiàn)實(shí)展示，具體為一種文創(chuàng)產(chǎn)品vr虛擬展示方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著虛擬現(xiàn)實(shí)(vr)技術(shù)的快速發(fā)展，其在文創(chuàng)產(chǎn)品展示領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，文創(chuàng)產(chǎn)品作為文化和創(chuàng)意的結(jié)晶，其內(nèi)涵豐富，情感表達(dá)獨(dú)特，傳統(tǒng)展示方式難以充分展現(xiàn)其魅力，因此，利用vr技術(shù)進(jìn)行文創(chuàng)產(chǎn)品的虛擬展示，成為一種新的趨勢(shì)，通過vr技術(shù)，用戶能夠身臨其境地感受文創(chuàng)產(chǎn)品的魅力，增強(qiáng)情感體驗(yàn)與共鳴。

2、在傳統(tǒng)的vr場(chǎng)景構(gòu)建步驟中，往往忽視了文創(chuàng)產(chǎn)品情感元素的融入和場(chǎng)景情感氛圍的營造，場(chǎng)景布局和元素設(shè)計(jì)缺乏針對(duì)性，無法準(zhǔn)確傳達(dá)文創(chuàng)產(chǎn)品的情感內(nèi)涵，同時(shí)，傳統(tǒng)vr展示中的音樂、特效元素也缺乏與文創(chuàng)產(chǎn)品情感特征的關(guān)聯(lián)，使得整體展示效果單調(diào)乏味，難以吸引用戶的注意力并激發(fā)其情感共鳴。

3、綜上所述，現(xiàn)有的技術(shù)存在明顯不足，無法滿足用戶對(duì)文創(chuàng)產(chǎn)品情感內(nèi)涵深度體驗(yàn)的需求，因此，開發(fā)了一種文創(chuàng)產(chǎn)品vr虛擬展示方法及系統(tǒng)顯得尤為重要。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的就是為了彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種文創(chuàng)產(chǎn)品vr虛擬展示方法及系統(tǒng)，它能夠通過全面收集文創(chuàng)產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)，并采用情感脈絡(luò)挖掘算法構(gòu)建情感數(shù)據(jù)庫，為文創(chuàng)產(chǎn)品的虛擬展示提供更為豐富、細(xì)膩的情感表達(dá)手段，從而提升用戶的情感體驗(yàn)與共鳴。

2、本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題，提供如下技術(shù)方案：一種文創(chuàng)產(chǎn)品vr虛擬展示方法，該方法的具體步驟為：

3、s1，數(shù)據(jù)采集與分析步驟：全面收集文創(chuàng)產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)，包括文創(chuàng)產(chǎn)品誕生時(shí)期的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、文化思潮數(shù)據(jù)、創(chuàng)作者社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、以及文創(chuàng)產(chǎn)品在不同歷史時(shí)期的演變數(shù)據(jù)，采用情感脈絡(luò)挖掘算法構(gòu)建情感數(shù)據(jù)庫，該算法公式為：其中edb表示情感數(shù)據(jù)庫的情感綜合指標(biāo)，n為數(shù)據(jù)類別數(shù)，xi表示第i類數(shù)據(jù)，mi為針對(duì)第i類數(shù)據(jù)的多維度特征映射函數(shù)，σi為第i類數(shù)據(jù)的權(quán)重參數(shù)，y表示創(chuàng)作者社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，n為社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的情感傳播函數(shù)，ρ為創(chuàng)作者社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的權(quán)重；

4、s2，vr場(chǎng)景構(gòu)建步驟：依據(jù)情感數(shù)據(jù)庫構(gòu)建超寫實(shí)vr展示場(chǎng)景，運(yùn)用基于空間情感分布的場(chǎng)景布局算法，將場(chǎng)景劃分為多個(gè)情感區(qū)域，公式為：其中，aj表示第j個(gè)情感區(qū)域面積，m為情感類別數(shù)，ej表示第j類情感在情感數(shù)據(jù)庫中的強(qiáng)度值，ωj為第j類情感的空間影響力權(quán)重，s表示整個(gè)vr場(chǎng)景總面積，在各情感區(qū)域內(nèi)設(shè)置與文創(chuàng)產(chǎn)品緊密相連的角色，角色的情感表達(dá)動(dòng)作基于情感驅(qū)動(dòng)的動(dòng)作生成算法，該算法為：其中ac表示角色動(dòng)作幅度與頻率參數(shù)，p為影響因素?cái)?shù)，rl表示角色的角色定位信息，er表示所在情感區(qū)域的情感值，bl為針對(duì)第l個(gè)影響因素的動(dòng)作生成函數(shù)，μl為第l個(gè)影響因素的權(quán)重；

5、s3，互動(dòng)與渲染步驟：實(shí)現(xiàn)用戶與vr場(chǎng)景中角色的深度互動(dòng)，借助腦機(jī)接口技術(shù)捕捉用戶的思維意圖信息，與角色進(jìn)行基于情感共鳴的思想交流互動(dòng)，音樂渲染采用情感動(dòng)態(tài)音樂生成算法，根據(jù)文創(chuàng)產(chǎn)品的情感特征和用戶在vr場(chǎng)景中的互動(dòng)情感狀態(tài)實(shí)時(shí)生成音樂，公式為：其中mg表示音樂的音符序列、節(jié)奏與和聲參數(shù)集合，r為影響音樂生成的因素?cái)?shù)，iu表示用戶通過腦機(jī)接口反饋的思維意圖情感強(qiáng)度，es表示當(dāng)前vr場(chǎng)景的情感氛圍強(qiáng)度，tm表示文創(chuàng)產(chǎn)品的核心情感主題向量，cq為針對(duì)第q個(gè)影響因素的音樂生成函數(shù)，ξq為第q個(gè)影響因素的權(quán)重；

6、s4，情感共鳴監(jiān)測(cè)與反饋步驟：監(jiān)測(cè)用戶情感共鳴狀態(tài)，利用多模態(tài)生物傳感器采集用戶生理數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，通過融合情感識(shí)別算法判斷情感共鳴程度，算法公式為：其中rem表示情感共鳴程度量化值，u為生理與行為數(shù)據(jù)組合類型數(shù)，bt表示第t種生物傳感器采集的生理數(shù)據(jù)，vt表示第t種行為數(shù)據(jù)，pt為針對(duì)第t種生理與行為數(shù)據(jù)組合的情感映射函數(shù)，λt為第t種生理與行為數(shù)據(jù)組合的權(quán)重，z表示用戶在vr場(chǎng)景中的整體交互歷史數(shù)據(jù)，w為交互歷史數(shù)據(jù)的情感傾向函數(shù)，φ為交互歷史數(shù)據(jù)的權(quán)重，根據(jù)情感共鳴監(jiān)測(cè)結(jié)果提供個(gè)性化反饋信息，推薦與用戶情感共鳴點(diǎn)深度契合的文創(chuàng)產(chǎn)品、提供基于用戶情感共鳴路徑的文創(chuàng)產(chǎn)品創(chuàng)作啟發(fā)資料。

7、進(jìn)一步地，所述在數(shù)據(jù)采集與分析步驟中，對(duì)于文化思潮數(shù)據(jù)的采集，不僅涵蓋主流文化思潮，還深入挖掘小眾文化流派、地域特色文化思潮信息，通過文化語義解析算法提取其中獨(dú)特的情感語義標(biāo)簽，算法公式為：其中l(wèi)s表示情感語義標(biāo)簽集合，w為文化思潮文本片段數(shù)，kv表示第v個(gè)文化思潮文本片段，dv為第v個(gè)文本片段的語義解析函數(shù)，θv為第v個(gè)文本片段的權(quán)重系數(shù)。

8、更進(jìn)一步地，所述vr場(chǎng)景構(gòu)建步驟中，在場(chǎng)景構(gòu)建時(shí)，對(duì)于場(chǎng)景中的天氣效果模擬依據(jù)情感數(shù)據(jù)庫中的情感節(jié)奏信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，對(duì)于表達(dá)激昂情感且情感節(jié)奏較快的文創(chuàng)產(chǎn)品，天氣效果以狂風(fēng)驟雨、電閃雷鳴為主，天氣變化頻率公式為：其中fw表示天氣變化頻率，ep表示情感節(jié)奏強(qiáng)度值，α和β為調(diào)節(jié)系數(shù)，ej側(cè)重于空間情感區(qū)域劃分，ep側(cè)重于情感節(jié)奏對(duì)天氣效果影響。

9、更進(jìn)一步地，所述互動(dòng)與渲染步驟中，在用戶與角色通過腦機(jī)接口互動(dòng)方面，角色的回應(yīng)內(nèi)容生成采用基于情感邏輯推理的文本生成算法，該算法根據(jù)用戶思維意圖情感、場(chǎng)景情感邏輯以及角色自身的情感人設(shè)來構(gòu)建回應(yīng)文本，具體計(jì)算方式為：其中tr表示回應(yīng)文本的語義結(jié)構(gòu)與詞匯選擇參數(shù)，y為影響因素?cái)?shù)量，iu表示用戶思維意圖情感信息，sl表示場(chǎng)景情感邏輯信息，rp表示角色情感人設(shè)信息，fx為針對(duì)第x個(gè)影響因素的文本生成函數(shù)，∈x為第x個(gè)影響因素的權(quán)重系數(shù)。

10、更進(jìn)一步地，所述情感共鳴監(jiān)測(cè)與反饋步驟中，在利用多模態(tài)生物傳感器采集數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理采用基于情感特征優(yōu)化的濾波算法，當(dāng)用戶處于情感復(fù)雜多變的場(chǎng)景互動(dòng)時(shí)，該算法根據(jù)情感數(shù)據(jù)庫中的情感分類模型對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行有針對(duì)性的濾波處理，濾波參數(shù)調(diào)整公式為：其中g(shù)f表示濾波參數(shù)，ec表示當(dāng)前場(chǎng)景的情感復(fù)雜度值，γ和δ為調(diào)整系數(shù)，若發(fā)現(xiàn)高情感復(fù)雜度場(chǎng)景下需更精細(xì)濾波且對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求高，則γ＝0.7，δ＝0.3。

11、更進(jìn)一步地，所述在vr場(chǎng)景構(gòu)建步驟中，對(duì)于場(chǎng)景中的特效元素渲染，依據(jù)情感數(shù)據(jù)庫中的情感峰值信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)觸發(fā)與強(qiáng)度調(diào)整，對(duì)于具有強(qiáng)烈情感爆發(fā)點(diǎn)的文創(chuàng)產(chǎn)品，在情感峰值時(shí)刻特效元素的亮度與密度大幅提升，特效強(qiáng)度調(diào)整公式為：其中ie表示特效強(qiáng)度，eb表示情感峰值強(qiáng)度值，η和θ為轉(zhuǎn)換系數(shù)，若發(fā)現(xiàn)高情感峰值對(duì)特效強(qiáng)度要求較高且呈非線性關(guān)系，則η＝0.8,θ＝0.2。

12、更進(jìn)一步地，所述互動(dòng)與渲染步驟中，在音樂渲染時(shí)音樂的樂器音色選擇根據(jù)用戶在vr場(chǎng)景中的情感體驗(yàn)趨勢(shì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)切換，當(dāng)用戶情感體驗(yàn)從平靜向激動(dòng)轉(zhuǎn)變時(shí)，樂器音色從柔和的弦樂向激昂的銅管樂切換，音色切換閾值公式為：其中ts表示音色切換閾值，et表示用戶情感體驗(yàn)趨勢(shì)強(qiáng)度，κ和λ為閾值調(diào)整系數(shù)，若發(fā)現(xiàn)情感體驗(yàn)趨勢(shì)強(qiáng)度對(duì)音色切換影響較大且在快速轉(zhuǎn)變時(shí)閾值需靈敏調(diào)整，則κ＝0.75，λ＝0.25。

13、更進(jìn)一步地，所述在情感共鳴監(jiān)測(cè)與反饋步驟中，對(duì)于提供個(gè)性化反饋信息，還根據(jù)用戶的情感共鳴特征構(gòu)建虛擬文創(chuàng)社區(qū)推薦，如果用戶對(duì)某一情感元素有強(qiáng)烈共鳴且具有社交傾向，系統(tǒng)根據(jù)用戶的情感共鳴點(diǎn)、社交行為數(shù)據(jù)以及文創(chuàng)社區(qū)的文化氛圍特征，通過社區(qū)匹配算法為用戶推薦虛擬文創(chuàng)社區(qū)，算法公式為：其中cm表示虛擬文創(chuàng)社區(qū)推薦列表，a為影響社區(qū)匹配的因素?cái)?shù)量，ez為針對(duì)第z個(gè)因素的社區(qū)匹配函數(shù)，rem表示用戶情感共鳴程度量化值，ub表示用戶社交行為數(shù)據(jù)，ca表示文創(chuàng)社區(qū)的文化氛圍特征向量，ωz為第z個(gè)因素的權(quán)重系數(shù)，若用戶情感共鳴信息對(duì)社區(qū)匹配影響較大且占比35％，則ω1＝0.35。

14、更進(jìn)一步地，所述在數(shù)據(jù)采集與分析步驟中，對(duì)于文創(chuàng)產(chǎn)品在不同歷史時(shí)期的演變數(shù)據(jù)采集，包括對(duì)其在不同年代的設(shè)計(jì)風(fēng)格變化、使用場(chǎng)景變遷、受眾群體演變信息的收集，通過演變趨勢(shì)分析算法提取其中的情感演變軌跡，算法公式為：其中tev表示情感演變軌跡參數(shù)集合，c為演變數(shù)據(jù)類別數(shù)，hb表示第b類演變數(shù)據(jù)，gb為第b類演變數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析函數(shù)，τb為第b類演變數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，都是為了量化不同數(shù)據(jù)類型在特定情感分析或構(gòu)建過程中的相對(duì)重要性，以準(zhǔn)確提取文創(chuàng)產(chǎn)品相關(guān)的情感信息。

15、另一方面，一種文創(chuàng)產(chǎn)品vr虛擬展示系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集與分析模塊、vr場(chǎng)景構(gòu)建模塊、互動(dòng)與渲染模塊和情感共鳴監(jiān)測(cè)與反饋模塊：

16、所述數(shù)據(jù)采集與分析模塊：全面收集文創(chuàng)產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)，包括文創(chuàng)產(chǎn)品誕生時(shí)期的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、文化思潮數(shù)據(jù)、創(chuàng)作者社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、以及文創(chuàng)產(chǎn)品在不同歷史時(shí)期的演變數(shù)據(jù)，采用情感脈絡(luò)挖掘算法構(gòu)建情感數(shù)據(jù)庫，該算法公式為：其中edb表示情感數(shù)據(jù)庫的情感綜合指標(biāo)，n為數(shù)據(jù)類別數(shù)，xi表示第i類數(shù)據(jù)，mi為針對(duì)第i類數(shù)據(jù)的多維度特征映射函數(shù)，σi為第i類數(shù)據(jù)的權(quán)重參數(shù)，y表示創(chuàng)作者社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，n為社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的情感傳播函數(shù)，ρ為創(chuàng)作者社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的權(quán)重；

17、所述vr場(chǎng)景構(gòu)建模塊：依據(jù)情感數(shù)據(jù)庫構(gòu)建超寫實(shí)vr展示場(chǎng)景，運(yùn)用基于空間情感分布的場(chǎng)景布局算法，將場(chǎng)景劃分為多個(gè)情感區(qū)域，公式為：其中，aj表示第j個(gè)情感區(qū)域面積，m為情感類別數(shù)，ej表示第j類情感在情感數(shù)據(jù)庫中的強(qiáng)度值，ωj為第j類情感的空間影響力權(quán)重，s表示整個(gè)vr場(chǎng)景總面積，在各情感區(qū)域內(nèi)設(shè)置與文創(chuàng)產(chǎn)品緊密相連的角色，角色的情感表達(dá)動(dòng)作基于情感驅(qū)動(dòng)的動(dòng)作生成算法，該算法為：其中ac表示角色動(dòng)作幅度與頻率參數(shù)，p為影響因素?cái)?shù)，rl表示角色的角色定位信息，er表示所在情感區(qū)域的情感值，bl為針對(duì)第l個(gè)影響因素的動(dòng)作生成函數(shù)，μl為第l個(gè)影響因素的權(quán)重；

18、所述互動(dòng)與渲染模塊：實(shí)現(xiàn)用戶與vr場(chǎng)景中角色的深度互動(dòng)，借助腦機(jī)接口技術(shù)捕捉用戶的思維意圖信息，與角色進(jìn)行基于情感共鳴的思想交流互動(dòng)，音樂渲染采用情感動(dòng)態(tài)音樂生成算法，根據(jù)文創(chuàng)產(chǎn)品的情感特征和用戶在vr場(chǎng)景中的互動(dòng)情感狀態(tài)實(shí)時(shí)生成音樂，公式為：其中mg表示音樂的音符序列、節(jié)奏與和聲參數(shù)集合，r為影響音樂生成的因素?cái)?shù)，iu表示用戶通過腦機(jī)接口反饋的思維意圖情感強(qiáng)度，es表示當(dāng)前vr場(chǎng)景的情感氛圍強(qiáng)度，tm表示文創(chuàng)產(chǎn)品的核心情感主題向量，cq為針對(duì)第q個(gè)影響因素的音樂生成函數(shù)，ξq為第q個(gè)影響因素的權(quán)重；

19、所述情感共鳴監(jiān)測(cè)與反饋模塊：監(jiān)測(cè)用戶情感共鳴狀態(tài)，利用多模態(tài)生物傳感器采集用戶生理數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，通過融合情感識(shí)別算法判斷情感共鳴程度，算法公式為：其中rem表示情感共鳴程度量化值，u為生理與行為數(shù)據(jù)組合類型數(shù)，bt表示第t種生物傳感器采集的生理數(shù)據(jù)，vt表示第t種行為數(shù)據(jù)，pt為針對(duì)第t種生理與行為數(shù)據(jù)組合的情感映射函數(shù)，λt為第t種生理與行為數(shù)據(jù)組合的權(quán)重，z表示用戶在vr場(chǎng)景中的整體交互歷史數(shù)據(jù)，w為交互歷史數(shù)據(jù)的情感傾向函數(shù)，φ為交互歷史數(shù)據(jù)的權(quán)重，根據(jù)情感共鳴監(jiān)測(cè)結(jié)果提供個(gè)性化反饋信息，推薦與用戶情感共鳴點(diǎn)深度契合的文創(chuàng)產(chǎn)品、提供基于用戶情感共鳴路徑的文創(chuàng)產(chǎn)品創(chuàng)作啟發(fā)資料。

20、與現(xiàn)有技術(shù)相比，該一種文創(chuàng)產(chǎn)品vr虛擬展示方法及系統(tǒng)具備如下有益效果：

21、一、本發(fā)明通過全面收集文創(chuàng)產(chǎn)品的相關(guān)數(shù)據(jù)，并采用情感脈絡(luò)挖掘算法構(gòu)建情感數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)了對(duì)文創(chuàng)產(chǎn)品情感的精準(zhǔn)捕捉與深度解析，不僅提升了文創(chuàng)產(chǎn)品的虛擬展示效果，更使用戶能夠在vr場(chǎng)景中深刻體驗(yàn)到產(chǎn)品的情感內(nèi)涵，增強(qiáng)了用戶的情感體驗(yàn)與共鳴，通過情感數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建與應(yīng)用，本發(fā)明為文創(chuàng)產(chǎn)品的虛擬展示提供了更為豐富、細(xì)膩的情感表達(dá)手段，使得展示內(nèi)容更加生動(dòng)、有趣。

22、二、本發(fā)明通過基于空間情感分布的場(chǎng)景布局算法、情感驅(qū)動(dòng)的動(dòng)作生成算法、情感動(dòng)態(tài)音樂生成算法以及融合情感識(shí)別算法，本發(fā)明為用戶營造了一個(gè)高度沉浸式的虛擬展示環(huán)境，在這個(gè)環(huán)境中，用戶不僅可以與文創(chuàng)產(chǎn)品進(jìn)行深度互動(dòng)，還能根據(jù)自己的情感共鳴狀態(tài)獲得個(gè)性化的反饋信息，從而進(jìn)一步提升了用戶的參與感與滿意度。

23、本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)、目標(biāo)和特征在某種程度上將在隨后的說明書中進(jìn)行闡述，并且在某種程度上，基于對(duì)下文的考察研究對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言將是顯而易見的，或者可以從本發(fā)明的實(shí)踐中得到教導(dǎo)。