2026年人机交互、神经网络与深度学习国际学术会议

重要信息

官网： https://ais.cn/u/vEZvAr

时间：2026年1月9-11日

地点：中国 - 上海

征稿主题

一、人机交互（HCI）与深度学习的融合技术体系

人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）是连接人与智能系统的桥梁，而神经网络与深度学习为 HCI 赋予了 "智能感知" 与 "自适应决策" 能力。二者的融合已渗透到语音交互、视觉交互、体感交互等核心场景，其技术体系可分为感知层、建模层、交互层三个核心维度，具体如下：

层级	核心技术方向	典型应用场景	技术核心目标
感知层	语音识别、计算机视觉、体感传感器、情感计算	智能语音助手、面部表情交互、手势控制	精准捕捉用户的交互意图与生理 / 心理状态
建模层	深度学习网络（CNN/RNN/Transformer）、用户行为建模、强化学习	交互意图预测、个性化推荐、自适应界面	构建用户交互模型，实现智能决策与预测
交互层	自然语言生成、虚拟 / 增强现实、触觉反馈、可穿戴交互	智能客服对话、AR 虚拟交互、触觉反馈设备	实现自然、高效、沉浸式的人机交互体验

二、感知层核心：基于 CNN 的视觉交互（手势识别）

视觉交互是 HCI 的核心场景之一，基于卷积神经网络（CNN）的手势识别技术可将用户的肢体动作转化为机器可理解的指令，广泛应用于智能终端、车载交互、工业控制等场景。

2.1 技术原理与环境准备

• 核心原理：通过 CNN 提取手势图像的空间特征，完成从 "图像像素" 到 "手势类别" 的映射；
• 环境依赖：tensorflow（模型训练 / 推理）、opencv-python（图像采集 / 预处理）、numpy（数据处理）

bash

运行

# 安装依赖
pip install tensorflow opencv-python numpy

2.2 Python 实现轻量级手势识别

python

运行

import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

# 1. 构建轻量级CNN模型
def build_gesture_model(input_shape=(64, 64, 1), num_classes=5):
    model = Sequential([
        # 卷积层1：提取基础特征
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        # 卷积层2：提取高级特征
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        # 卷积层3：强化特征表达
        Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        # 全连接层：分类决策
        Flatten(),
        Dense(128, activation='relu'),
        Dropout(0.5),  # 防止过拟合
        Dense(num_classes, activation='softmax')
    ])
    # 模型编译
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    return model

# 2. 图像预处理函数
def preprocess_image(frame, target_size=(64, 64)):
    """将摄像头帧转换为模型输入格式"""
    # 转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 裁剪手部区域（简化版，实际需结合手部检测）
    h, w = gray.shape
    roi = gray[int(h*0.1):int(h*0.9), int(w*0.1):int(w*0.9)]
    # 调整尺寸
    resized = cv2.resize(roi, target_size)
    # 归一化
    normalized = resized / 255.0
    # 扩展维度：(64,64) → (1,64,64,1)
    input_data = np.expand_dims(np.expand_dims(normalized, axis=-1), axis=0)
    return input_data

# 3. 实时手势识别主程序
def real_time_gesture_recognition():
    # 初始化模型（此处使用预训练权重，实际需先训练）
    model = build_gesture_model()
    # 手势类别映射（示例：0-石头，1-剪刀，2-布，3-点赞，4-比心）
    gesture_labels = {0: "石头", 1: "剪刀", 2: "布", 3: "点赞", 4: "比心"}
    
    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    print("实时手势识别已启动，按q退出...")
    
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        # 图像预处理
        input_data = preprocess_image(frame)
        # 模型推理
        pred = model.predict(input_data, verbose=0)
        pred_class = np.argmax(pred)
        pred_label = gesture_labels[pred_class]
        pred_conf = np.max(pred)
        
        # 在画面上绘制结果
        cv2.putText(frame, f"手势：{pred_label} (置信度：{pred_conf:.2f})",
                    (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
        # 显示裁剪的手部区域
        h, w = frame.shape[:2]
        cv2.rectangle(frame, (int(w*0.1), int(h*0.1)), (int(w*0.9), int(h*0.9)), (255, 0, 0), 2)
        
        # 显示画面
        cv2.imshow("Gesture Recognition", frame)
        
        # 按q退出
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
    # 释放资源
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# 执行实时识别
if __name__ == "__main__":
    real_time_gesture_recognition()

2.3 代码说明

1. 模型构建：采用 3 层卷积 + 池化结构，通过 Dropout 层防止过拟合，适配手势识别的轻量级场景；
2. 图像预处理：将摄像头帧转为灰度图、裁剪手部区域、归一化，符合 CNN 输入要求；
3. 实时推理：调用电脑摄像头，实时采集图像并完成手势分类，在画面上标注识别结果；
4. 扩展说明：实际应用中需先通过手势数据集（如 LeapGestRecog、Jester）训练模型，替换示例中的空模型，可提升识别准确率。

三、建模层核心：基于 Transformer 的交互意图理解

人机交互的核心是 "理解用户意图"，Transformer 模型凭借自注意力机制，能有效捕捉自然语言交互中的上下文关联，是实现复杂意图理解的核心技术。

3.1 意图理解场景与技术框架

交互场景	输入示例	意图类别	Transformer 核心优势
智能语音助手	"帮我把客厅空调调到 26℃"	设备控制	捕捉 "客厅""空调""26℃" 的语义关联
智能客服	"我的订单一直没发货"	售后咨询	理解 "订单""没发货" 的核心诉求
车载交互	"导航到最近的加油站"	地点导航	解析 "最近""加油站" 的场景化需求

3.2 Python 实现轻量级意图识别（基于 HuggingFace）

python

运行

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# 1. 加载预训练模型（适配中文意图识别）
def load_intent_model():
    # 选用轻量级中文模型：bert-base-chinese
    model_name = "bert-base-chinese"
    # 自定义意图类别（示例：设备控制、信息查询、闲聊、投诉、建议）
    num_labels = 5
    # 加载tokenizer和模型
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
        model_name,
        num_labels=num_labels
    )
    # 构建意图分类pipeline
    intent_classifier = pipeline(
        "text-classification",
        model=model,
        tokenizer=tokenizer,
        device=0 if torch.cuda.is_available() else -1  # 自动使用GPU
    )
    return intent_classifier

# 2. 意图识别主函数
def recognize_interaction_intent(text):
    # 加载模型
    classifier = load_intent_model()
    # 意图标签映射
    intent_map = {
        "LABEL_0": "设备控制",
        "LABEL_1": "信息查询",
        "LABEL_2": "闲聊",
        "LABEL_3": "投诉",
        "LABEL_4": "建议"
    }
    # 推理
    result = classifier(text)[0]
    # 转换标签
    result["label"] = intent_map[result["label"]]
    return result

# 测试示例
if __name__ == "__main__":
    test_cases = [
        "帮我打开卧室的灯",
        "明天北京的天气怎么样",
        "今天心情不太好",
        "我的智能音箱总是断连",
        "建议增加语音唤醒的灵敏度"
    ]
    for text in test_cases:
        intent_result = recognize_interaction_intent(text)
        print(f"输入：{text}")
        print(f"识别意图：{intent_result['label']}，置信度：{intent_result['score']:.4f}\n")

3.3 代码说明

1. 模型选型：基于bert-base-chinese预训练模型，适配中文交互场景的意图识别；
2. 意图分类：覆盖设备控制、信息查询等 5 类常见交互意图，可根据场景扩展；
3. 高效推理：自动适配 GPU/CPU，通过 HuggingFace Pipeline 简化模型调用流程。

四、交互层核心：基于 LSTM 的情感化语音交互

情感化交互是 HCI 的高阶形态，基于长短期记忆网络（LSTM）的情感分析技术，可识别用户语音中的情感倾向，让交互更具 "人情味"。

4.1 技术原理

• 语音转文字（ASR）：将语音信号转为文本；
• 情感分析：通过 LSTM 捕捉文本中的时序语义特征，识别情感类别（开心、愤怒、悲伤、中性）。

4.2 Python 实现情感化语音交互

python

运行

import speech_recognition as sr
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Embedding, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 1. 语音转文字函数
def speech_to_text():
    r = sr.Recognizer()
    # 使用麦克风作为音源
    with sr.Microphone() as source:
        print("请说话...")
        audio = r.listen(source)
    try:
        # 调用百度API（需配置，此处用内置识别）
        text = r.recognize_google(audio, language="zh-CN")
        print(f"识别文本：{text}")
        return text
    except sr.UnknownValueError:
        print("无法识别语音")
        return ""
    except sr.RequestError:
        print("语音识别服务异常")
        return ""

# 2. 构建LSTM情感分析模型
def build_emotion_model(vocab_size, max_len, num_emotions=4):
    model = Sequential([
        # 嵌入层：将文字转为向量
        Embedding(vocab_size, 128, input_length=max_len),
        # LSTM层：捕捉时序情感特征
        LSTM(64, return_sequences=True),
        LSTM(32),
        Dropout(0.3),
        # 分类层：输出情感类别
        Dense(16, activation='relu'),
        Dense(num_emotions, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    return model

# 3. 情感识别主函数
def recognize_emotion(text):
    if not text:
        return "无法识别"
    # 示例配置（实际需基于情感数据集训练）
    vocab_size = 10000
    max_len = 20
    # 初始化tokenizer
    tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size)
    # 文本序列化
    sequences = tokenizer.texts_to_sequences([text])
    padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_len)
    # 构建模型（实际需加载预训练权重）
    model = build_emotion_model(vocab_size, max_len)
    # 情感映射
    emotion_map = {0: "开心", 1: "愤怒", 2: "悲伤", 3: "中性"}
    # 推理
    pred = model.predict(padded_sequences, verbose=0)
    pred_emotion = emotion_map[np.argmax(pred)]
    return pred_emotion

# 4. 情感化交互响应
def emotional_response(emotion):
    responses = {
        "开心": "听到你心情好，我也很开心😊！",
        "愤怒": "别生气啦，我会尽力帮你解决问题😞！",
        "悲伤": "抱抱你，希望我的服务能让你好受一点🤗！",
        "中性": "有什么我能帮助你的吗？😐"
    }
    return responses.get(emotion, "我会尽力为你服务！")

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    # 语音转文字
    text = speech_to_text()
    if text:
        # 情感识别
        emotion = recognize_emotion(text)
        print(f"识别情感：{emotion}")
        # 情感化响应
        response = emotional_response(emotion)
        print(f"交互响应：{response}")

4.3 代码说明

1. 语音转文字：基于speech_recognition库调用谷歌语音识别 API，实现中文语音转文字；
2. 情感分析：通过 LSTM 模型捕捉文本中的情感时序特征，识别 4 类核心情感；
3. 情感响应：根据识别的情感类别，返回个性化的交互话术，提升交互的情感契合度。

五、国际交流与合作机会

作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。