技術(shù)特征：

1.一種家居環(huán)境下的氛圍場識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，獲取家居環(huán)境下的視聽信息；

S2，從所述視聽信息中提取出家居色彩特征信息和背景音樂特征信息；

S3，對所述家居色彩特征信息和所述背景音樂特征信息分別進行PCA降維處理，得到家居色彩模態(tài)樣本和背景音樂模態(tài)樣本；

S4，對所述家居色彩模態(tài)樣本進行色彩情感分類，得到家居色彩情感狀態(tài)，并將其映射到家居色彩APA情感空間模型中；以及對所述背景音樂模態(tài)樣本進行背景音樂情感分類，得到背景音樂情感狀態(tài)，并將其映射到背景音樂APA情感空間模型中；

S5，采用模糊層次分析法(FAHP)，動態(tài)分析家居色彩情感狀態(tài)和背景音樂情感狀態(tài)對家居交流氛圍場影響的權(quán)重大小，得到最終的家居交流氛圍場識別結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的家居環(huán)境下的氛圍場識別方法，其特征在于，所述步驟S4中對所述家居色彩模態(tài)樣本進行色彩情感分類，得到家居色彩情感狀態(tài)，并將其映射到家居色彩APA情感空間模型中，其中情感分類可以采用不同的分類方法，不局限于SVM情感分類方法。

3.如權(quán)利要求1所述的家居環(huán)境下的氛圍場識別方法，其特征在于，所述步驟S4中對所述背景音樂模態(tài)樣本進行背景音樂情感分類，得到背景音樂情感狀態(tài)，并將其映射到背景音樂APA情感空間模型中，其中情感分類可以采用不同的分類方法，不局限于SVM情感分類方法。

4.如權(quán)利要求1所述的家居環(huán)境下的氛圍場識別方法，其特征在于，所述步驟S5具體包括：

S51、因為家居交流氛圍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；

S52、建立模糊判斷矩陣，即矩陣R＝(r_ij)_h*h，且0≤r_ij≤1(i,j＝1,2,…,h)，若模糊判斷矩陣R＝(r_ij)_h*h滿足有r_ij＝r_ik-r_jk+0.5i,j,k＝1,2,…,h，則所述模糊判斷矩陣R＝(r_ij)_h*h為模糊一致矩陣；若所述模糊判斷矩陣不具有一致性時，需要調(diào)整矩陣元素，使其具有一致性,其中，模糊一致判斷矩陣為：

其中r_ij表示元素p_i和p_j相對于家居交流氛圍場進行比較時，元素p_i和p_j具有模糊關(guān)系，可采用一定的標度給予數(shù)量標度；

S53、根據(jù)S51給予的數(shù)字標度，得到情感元素p₁,p₂,…,p_h兩兩比較重要程度的模糊判斷矩陣R:

$R=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& ...& r_{1h}\\ r_{21}& r_{22}& ...& r_{2h}\\ M& M& M& M\\ r_{h1}& r_{h2}& ...& r_{hh}\end{array}\right];$

S54.1、由模糊一致判斷矩陣R求元素p₁,p₂,…,p₆的權(quán)重值w₁,w₂,…,w₆，設(shè)元素進行兩兩重要性比較之后，根據(jù)公式r_ij＝0.5+a(w_i-w_j)i,j＝1,2,…,h，其中，0＜a≤0.5，其中，a是感知對象的差異程度的一種度量；

S54.2、當(dāng)模糊判斷矩陣不一致時，即公式r_ij＝0.5+a(w_i-w_j)i,j＝1,2,…,h中的等式不是嚴格成立的時候，這時可采用最小二乘法求權(quán)重向量w＝[w₁,w₂,…,w_h]^T，即求解如下的約束規(guī)劃問題：

(P1)

由拉格朗日乘子法知，約束規(guī)劃問題(P1)等價于如下無約束規(guī)劃問題(P2):其中，λ是拉格朗日乘子；

S54.3、將L(w,λ)關(guān)于w_i(i＝1,2,…,h)求偏導(dǎo)數(shù)，并令其為零，得h個代數(shù)方程組成的方程組(P3)：

$a\underset{j=1}{\overset{6}{\Σ}}\[0.5+a(w_i-w_j)-r_{ij}\]-a\underset{k=1}{\overset{h}{\Σ}}\[0.5+a(w_k-w_i-r_{ki})\]+\mathrm{\λ}=0,(i=1,2,...,n);$

也即是(P4):

$\underset{J=1}{\overset{h}{\Σ}}\[2a^2(w_i-w_j)+a(r_{ji}-r_{ij})\]+\mathrm{\λ}=0,(i=1,2,...,h);$

方程組(P4)含有(h+1)個未知數(shù)w₁,w₂,…,w_h,λ,h個方程，解此方程組還不能確定唯一方程解；因w₁+w₂+…+w_h＝1,故將此式加到方程組(P4)中可得到(h+1)個方程，(h+1)個未知量的方程：

解此方程組即可求得權(quán)重向量w＝[w₁,w₂,…,w_h]^T。

5.如權(quán)利要求1所述的家居環(huán)境下的氛圍場識別方法，其特征在于，所述步驟S4中的三維坐標為“Affinity”、“Pleasure-Displeasure”、“Sleep-Arousal”，其中三個坐標軸的范圍都是-1到+1，“Affinity”有Positive(P)、Neutral(NT)和Negative(N)三個標度；“Pleasure-Displeasure”有High Pleasure(HP)、LowPleasure(LP)、Neutral(NT)、Low Displeasure(LD)和High Displeasure(HD)五個標度；“Sleep-Arousal”有High Arousal(HA)、Low Arousal(LA)、Neutral(NT)、Low Sleep(LS)和High Sleep(HS)五個標度。

6.如權(quán)利要求5所述的家居環(huán)境下的氛圍場識別方法，其特征在于，所述步驟S6中的三種屬性具體指“Friendly-Hostil”、“Lively-Calm”和“Casual-Formal”，其中三個坐標軸的范圍都是-1到+1，“Friendly-Hostil”有Extremely Friendly(EFR)、Very Friendly(VFR)、Friendly(FR)、Neutral(NT)、Hostile(H)、Very Hostile(VH)和ExtremelyHostile(EH)七個標度；“Lively-Calm”有ExtremelyLively(EL)、VeryLively(VL)、Lively(L)、Neutral(NT)、Calm(C)、VeryCalm(VC)和ExtremelyCalm(EC)七個標度；“Casual-Formal”有Extremely Casual(ECA)、Very Casual(VCA)、Casual(CA)、Neutral(NT)、Formal(F)、Very Formal(VF)和Extremely Formal(EF)七個標度。

7.如權(quán)利要求2或3所述的家居環(huán)境下的氛圍場識別方法，其特征在于，采用模糊層次分析的方法構(gòu)造APA情感空間模型和家居交流氛圍場模型，采用75種專家規(guī)則來實現(xiàn)APA情感空間到氛圍場模型的映射關(guān)系；

其中，75種專家規(guī)則舉例如下：如果情感狀態(tài)“Affinity”為P，“Pleasure-Displeasure”為HP，“Sleep-Arousal”為HA，則它所對應(yīng)的氛圍場是“Friendly-Hostil”表現(xiàn)為EFR，“Casual-Formal”表現(xiàn)EL，“Casual-Formal”表現(xiàn)為ECA，又或者“Affinity”為P，“Pleasure-Displeasure”為NT，“Sleep-Arousal”為NT，則“Friendly-Hostil”為VFR，“Lively-Calm”為NT，“Casual-Formal”為NT等等。

8.如權(quán)利要求7所述的家居環(huán)境下的氛圍場識別方法，其特征在于，還包括：

建立以模糊氛圍場的三種屬性為三維坐標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模型對應(yīng)起來，并進行圖形可視化顯示。

9.一種家居環(huán)境下的氛圍場識別系統(tǒng)，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取家居環(huán)境下的視聽信息；

特征信息提取模塊，用于從所述視聽信息提取出家居色彩特征信息和背景音樂特征信息；

降維處理模塊，用于對所述家居色彩特征信息和所述背景音樂特征信息分別進行PCA降維處理，得到家居色彩模態(tài)樣本和背景音樂模態(tài)樣本；

情感分類模塊，用于對所述家居色彩模態(tài)樣本進行色彩情感分類，得到家居色彩情感狀態(tài)；以及還用于對所述背景音樂模態(tài)樣本進行背景音樂情感分類，得到背景音樂情感狀態(tài)；

模糊層次分析模塊，用于分析背景音樂情感狀態(tài)和家居色彩情感狀態(tài)對家居交流氛圍影響的權(quán)重大小，并結(jié)合75種專家規(guī)則對家居交流氛圍場模型進行分析處理得到最終的氛圍場識別結(jié)果。

10.如權(quán)利要求9所述的家居環(huán)境下的氛圍場識別系統(tǒng)，其特征在于，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模型對應(yīng)起來，并進行圖形可視化顯示。