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龙图腾网获悉长春光华学院申请的专利一种应用于古典名画展示的虚拟现实交互方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120428866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510855280.2，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种应用于古典名画展示的虚拟现实交互方法及系统是由李倩;王雪;郭亮;孙艺萌;王晗曦设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于古典名画展示的虚拟现实交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于古典名画展示的虚拟现实交互方法及系统，具体涉及虚拟现实交互技术领域；通过对画作进行多维度高清图像采集与构图元素三维建模，结合历史资料构建文化语境标签体系，并实时感知用户的注视点、动作姿态及停留行为，实现用户行为与语义标签的精准匹配，通过生成与画作风格一致的多模态交互反馈内容，并通过多用户行为数据的聚类分析识别典型路径与误解区域，动态优化语境标签与响应逻辑，从而实现个性化推荐与语义引导，有效提升了用户对古典艺术的理解深度与沉浸体验，增强系统的文化表达能力与智能适应性。

本发明授权一种应用于古典名画展示的虚拟现实交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于古典名画展示的虚拟现实交互方法，其特征在于：包括： 对目标古典名画进行多维度高清图像采集，并构建基于画作构图元素的三维空间模型； 提取与画作相关的文化语境信息，并按元素维度进行语义分类与标签化； 获取与用户注视点、动作姿态及停留时长相关的行为数据，并结合语境标签进行实时匹配； 根据用户行为数据与已匹配的文化语境标签，生成与当前画作风格一致的交互反馈信息； 基于若干个用户的交互行为数据进行聚类分析，识别典型交互路径与误解高发区域，并对语境标签与响应逻辑进行动态调整，实现个性化推荐； 具体包括：基于若干个用户的交互行为数据进行聚类分析，包括：将用户行为数据编码为高维特征向量，包括注视热度、行为频次、标签偏好和路径序列，对行为数据进行聚类，提取每个聚类中的典型交互路径和误解行为区域；将结果用于更新用户画像库和优化语境推荐逻辑； 对误解区域内用户的行为轨迹徘徊特征进行分析后生成视角切换异常值，生成方法为：每位用户在VR系统中产生的视角数据包括：：第i个时间戳；对于每两个连续时间点和，计算其视角变化速率，表达式为：；式中，为方位角，为俯仰角；在一个时间窗口w内，统计用户视角变化的方向波动值，表达式为：；其中，为当前窗口内的视角角度向量，为窗口内的平均视角方向，n为时间点总数；将获取到的视角变化速率与视角变化的方向波动值进行归一化处理，将归一化处理后的视角变化速率与视角变化的方向波动值进行加权平均求和计算后得到视角切换异常值；当视角切换异常值超过设定阈值，则画面区域被判定为视角徘徊异常区域； 对视角徘徊异常区域绑定的语义标签与用户的反馈行为进行比对分析后生成语义偏差值，生成方法为：构建或接入已有的艺术知识图谱，对所有节点进行唯一编码，并附带类别属性，将用户在虚拟现实中的交互行为转化为意图节点u：使用图遍历算法在图谱中找到u与t节点之间的最短语义路径长度，表达式为：；设定每个目标标签t所处的理想理解深度为：；表示在理想理解路径中，从知识根节点出发到标签t所需路径的正常深度，定义语义偏差值为：；式中，SDS为语义偏差值； 将视角切换异常值和语义偏差值转换为综合特征向量，将综合特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组综合特征向量预测各区域内的综合误解分析系数值标签为预测目标，以最小化对所有各区域内的综合误解分析系数值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定各区域内的综合误解分析系数值，其中，机器学习模型为多项式回归模型； 将获取到的各区域内的综合误解分析系数值与梯度标准阈值进行比较，梯度标准阈值包括第一标准阈值和第二标准阈值，且第一标准阈值小于第二标准阈值，将各区域内的综合误解分析系数值分别与第一标准阈值和第二标准阈值进行对比； 若各区域内的综合误解分析系数值大于第二标准阈值，标记为高风险区域，需优化标签、反馈或引导内容； 若各区域内的综合误解分析系数值大于等于第一标准阈值且小于等于第二标准阈值，标记为中风险区域，引入补充解释或语音引导； 若各区域内的综合误解分析系数值小于第一标准阈值，标记为低风险区域，作为范例区域。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春光华学院，其通讯地址为：130000 吉林省长春市经济技术开发区武汉路3555号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。