用于专注力训练的人机交互方法、装置、终端及存储介质与流程

1.本发明涉及人机交互领域，尤其涉及的是一种用于专注力训练的人机交互方法、装置、终端及存储介质。


背景技术：

2.目前常用的专注力训练方法有凝视法，即凝视圆点，保持丹田呼吸，尽量把不眨眼时间延长；或者冥想训练法，即通过丹田呼吸法放松，等到全身安静，慢慢用鼻子吸气，同时进行各种想象。然而现有的专注力训练方法基本都是依靠用户自身独立执行，期间没有任何交互或者反馈，导致用户的训练体验感较差，难以坚持训练。
3.因此，现有技术还有待改进和发展。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种用于专注力训练的人机交互方法、装置、终端及存储介质，旨在解决现有的专注力训练方法缺乏交互或者反馈过程，导致用户的训练体验感较差，难以坚持训练的问题。
5.本发明解决问题所采用的技术方案如下：第一方面，本发明实施例提供一种用于专注力训练的人机交互方法，其中，所述方法包括：获取目标用户对应的动作数据和脑电数据，根据所述脑电数据确定所述目标用户对应的目标专注力值，其中，所述动作数据和所述脑电数据分别对应的采集时间相同；根据所述动作数据和所述目标专注力值，确定终端画面中虚拟角色对应的实际动作数据；根据所述实际动作数据对所述虚拟角色的动作进行更新。
6.在一种实施方式中，所述根据所述脑电数据确定所述目标用户对应的目标专注力值，包括：根据所述脑电数据，确定实际信号强度变化曲线；获取标准信号强度变化曲线，其中，所述标准信号强度变化曲线用于反映专注力值最高的标准脑电数据的信号强度变化情况；根据所述实际信号强度变化曲线和所述标准信号强度变化曲线，确定相似度值；根据所述相似度值，确定所述目标专注力值。
7.在一种实施方式中，所述根据所述动作数据和所述目标专注力值，确定终端画面中虚拟角色对应的实际动作数据，包括：根据所述目标专注力值，确定动作完成度，其中，所述动作完成度用于反映所述动作数据与所述实际动作数据之间的相似程度；根据所述动作完成度和所述动作数据，确定所述实际动作数据。
8.在一种实施方式中，所述根据所述目标专注力值，确定动作完成度，包括：
根据所述目标专注力值，确定初始动作完成度；获取所述动作数据对应的动作幅度，根据所述动作幅度确定干扰值，其中，所述动作幅度与所述干扰值呈正比关系；根据所述干扰值和所述初始动作完成度，确定所述动作完成度。
9.在一种实施方式中，所述根据所述干扰值和所述初始动作完成度，确定所述动作完成度，包括：当所述干扰值大于预设的干扰阈值时，根据所述干扰值确定补偿完成度，根据所述初始动作完成度和所述补偿完成度的合确定所述动作完成度；当所述干扰值小于或者等于所述干扰阈值时，根据所述初始动作完成度确定所述动作完成度。
10.在一种实施方式中，所述终端画面还包括移动的虚拟障碍物，所述方法还包括：获取所述虚拟角色与所述虚拟障碍物的重合度；当所述重合度大于预设的重合阈值时，通过所述终端画面展示惩罚场景；当所述重合度小于或者等于预设的重合阈值时，通过所述终端画面展示奖励场景。
11.在一种实施方式中，所述方法还包括：根据所述惩罚场景和所述奖励场景分别对应的出现次数，确定所述目标用户对应的交互分数；根据前一轮对应的所述交互分数，调整下一轮所述虚拟障碍物的移动速度。
12.第二方面，本发明实施例还提供一种用于专注力训练的人机交互装置，其中，所述装置包括：专注力确定模块，用于获取目标用户对应的动作数据和脑电数据，根据所述脑电数据确定所述目标用户对应的目标专注力值，其中，所述动作数据和所述脑电数据分别对应的采集时间相同；动作确定模块，用于根据所述动作数据和所述目标专注力值，确定终端画面中虚拟角色对应的实际动作数据；动作更新模块，用于根据所述实际动作数据对所述虚拟角色的动作进行更新。
13.在一种实施方式中，所述专注力确定模块包括：曲线生成单元，用于根据所述脑电数据，确定实际信号强度变化曲线；标准获取单元，用于获取标准信号强度变化曲线，其中，所述标准信号强度变化曲线用于反映专注力值最高的标准脑电数据的信号强度变化情况；相似度计算单元，用于根据所述实际信号强度变化曲线和所述标准信号强度变化曲线，确定相似度值；专注力计算单元，用于根据所述相似度值，确定所述目标专注力值。
14.在一种实施方式中，所述动作确定模块包括：完成度确定单元，用于根据所述目标专注力值，确定动作完成度，其中，所述动作完成度用于反映所述动作数据与所述实际动作数据之间的相似程度；动作确定单元，用于根据所述动作完成度和所述动作数据，确定所述实际动作数据。
15.在一种实施方式中，所述完成度确定单元包括：初始确定单元，用于根据所述目标专注力值，确定初始动作完成度；干扰确定单元，用于获取所述动作数据对应的动作幅度，根据所述动作幅度确定干扰值，其中，所述动作幅度与所述干扰值呈正比关系；综合确定单元，用于根据所述干扰值和所述初始动作完成度，确定所述动作完成度。
16.在一种实施方式中，所述综合确定单元包括：当所述干扰值大于预设的干扰阈值时，根据所述干扰值确定补偿完成度，根据所述初始动作完成度和所述补偿完成度的合确定所述动作完成度；当所述干扰值小于或者等于所述干扰阈值时，根据所述初始动作完成度确定所述动作完成度。
17.在一种实施方式中，所述终端画面还包括移动的虚拟障碍物，所述装置还包括：重合度判定模块，用于获取所述虚拟角色与所述虚拟障碍物的重合度；场景生成模块，用于当所述重合度大于预设的重合阈值时，通过所述终端画面展示惩罚场景；当所述重合度小于或者等于预设的重合阈值时，通过所述终端画面展示奖励场景。
18.在一种实施方式中，所述装置还包括：分数计算模块，用于根据所述惩罚场景和所述奖励场景分别对应的出现次数，确定所述目标用户对应的交互分数；速度调整模块，用于根据前一轮对应的所述交互分数，调整下一轮所述虚拟障碍物的移动速度。
19.第三方面，本发明实施例还提供一种终端，其特征在于，所述终端包括有存储器和一个以上处理器；所述存储器存储有一个以上的程序；所述程序包含用于执行如上述任一所述的用于专注力训练的人机交互方法的指令；所述处理器用于执行所述程序。
20.第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有多条指令，其中，所述指令适用于由处理器加载并执行，以实现上述任一所述的用于专注力训练的人机交互方法。
21.本发明的有益效果：本发明实施例通过获取目标用户的动作数据和脑电数据，根据脑电数据确定目标用户的目标专注力值；根据动作数据和目标专注力值，确定终端画面中虚拟角色的实际动作数据；根据实际动作数据对虚拟角色的动作进行更新。本发明通过虚拟角色与用户互动，实现了在专注力训练过程提供交互环节。此外，由于虚拟角色的动作需要结合用户当前的动作数据和专注力值共同确定，因此用户通过对比自身动作与虚拟角色动作，即可得到专注训练的反馈结果，实现了在专注力训练过程提供反馈环节。解决了现有的专注力训练方法缺乏交互或者反馈过程，导致用户的训练体验感较差，难以坚持训练的问题。
附图说明
22.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本
发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
23.图1是本发明实施例提供的用于专注力训练的人机交互方法的流程示意图。
24.图2是本发明实施例提供的用于专注力训练的人机交互装置的内部模块示意图。
25.图3是本发明实施例提供的终端的原理框图。
具体实施方式
26.本发明公开了用于专注力训练的人机交互方法、装置、终端及存储介质，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
27.本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。 应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
28.本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
29.专注力，又称注意力，指一个人专心于某一事物、或活动时的心理状态。在正常情况下，专注力使人们的心理活动朝向某一事物，有选择地接受某些信息，而抑制其它活动和其它信息，并集中全部的心理能量用于所指向的事物。因而，良好的专注力有助于提高工作与学习的效率。目前常用的专注力训练方法有凝视法，即凝视圆点，保持丹田呼吸，尽量把不眨眼时间延长；或者冥想训练法，即通过丹田呼吸法放松，等到全身安静，慢慢用鼻子吸气，同时进行各种想象。然而现有的专注力训练方法基本都是依靠用户自身独立执行，期间没有任何交互或者反馈，导致用户的训练体验感较差，难以坚持训练。
30.针对现有技术的上述缺陷，本发明提供一种用于专注力训练的人机交互方法，所述方法包括：获取目标用户对应的动作数据和脑电数据，根据所述脑电数据确定所述目标用户对应的目标专注力值，其中，所述动作数据和所述脑电数据分别对应的采集时间相同；根据所述动作数据和所述目标专注力值，确定终端画面中虚拟角色对应的实际动作数据；根据所述实际动作数据对所述虚拟角色的动作进行更新。本发明通过虚拟角色与用户互动，实现了在专注力训练过程提供交互环节。此外，由于虚拟角色的动作需要结合用户当前的动作数据和专注力值共同确定，因此用户通过对比自身动作与虚拟角色动作即可得到专注训练的反馈结果，实现了在专注力训练过程提供反馈环节。解决了现有的专注力训练方法缺乏交互或者反馈过程，导致用户的训练体验感较差，难以坚持训练的问题。
31.举例说明，终端在同一时刻采集到用户a做出的下蹲动作数据和脑电数据。根据用
户a的脑电数据确定其当前的目标专注力值为5（满分为10）。由于用户a的目标专注力值较低，因此根据下蹲动作数据和目标专注力值，确定虚拟角色的实际动作数据为半蹲。终端根据半蹲动作数据更新虚拟角色当前的动作，使得用户a观看到半蹲状态的虚拟角色。用户a已知自身的动作为下蹲动作，而虚拟角色展示的动作为半蹲动作，因此用户a通过比对自身动作和虚拟角色动作即可直观地获知自身当前处于专注力低下的状态，从而在下一次人机交互过程中尽可能提升自身的专注力值，以使得虚拟角色能够做出与自身相同的动作。
32.示例性方法如图1所示，所述方法包括：步骤s100、获取目标用户对应的动作数据和脑电数据，根据所述脑电数据确定所述目标用户对应的目标专注力值，其中，所述动作数据和所述脑电数据分别对应的采集时间相同。
33.简单来说，本实施例需要同时采集目标用户的动作数据和脑电数据，以实现在人机交互的同时融合专注力训练过程。具体地，为了实现人机交互，本实施例中需要获取目标用户当前的动作数据，以确定目标用户期望终端画面中虚拟角色执行的动作类型。为了实现专注力训练，本实施例需要获取目标用户在执行动作的同时生成的脑电数据，由于不同专注程度下生成的脑电数据的数据特征不同，因此根据当前的脑电数据可以确定目标用户的目标专注力值。
34.在一种实现方式中，所述动作数据为头部动作数据，所述头部动作数据可以基于预先设定的装有陀螺仪的头环获取。举例说明，在进行专注力训练之前，目标用户佩戴上装有陀螺仪的头环，在专注力训练过程中目标用户任何的头部动作均会被该陀螺仪检测到，即得到目标用户的头部动作数据。同时目标用户的脑电波会被头环检测到，即得到目标用户的脑电数据。
35.在一种实现方式中，所述根据所述脑电数据确定所述目标用户对应的目标专注力值具体包括：步骤s101、根据所述脑电数据，确定实际信号强度变化曲线；步骤s102、获取标准信号强度变化曲线，其中，所述标准信号强度变化曲线用于反映专注力值最高的标准脑电数据的信号强度变化情况；步骤s103、根据所述实际信号强度变化曲线和所述标准信号强度变化曲线，确定相似度值；步骤s104、根据所述相似度值，确定所述目标专注力值。
36.具体地，为了基于脑电数据判断出目标用户当前的专注力值，本实施例首先需要提取脑电数据的信号强度特征，并绘制出其对应的信号强度变化曲线，即得到实际信号强度变化曲线。然后调取预先存储的标准信号强度变化曲线，并将实际信号强度变化曲线与标准信号强度变化曲线进行比对，以计算出用于反映两条曲线相似程度的相似度值。由于标准信号强度变化曲线反映的是最高专注力值的标准脑电数据的信号强度变化情况，因此相似度值越高，表示目标用户的脑电数据越接近标准脑电数据，则目标用户当前对应的目标专注力值越高，反之目标专注力值越低，即相似度值与目标专注力值呈正比关系。本发明通过曲线比对的方式，可以快速地、准确地、客观地确定目标用户当前的专注力值。
37.如图1所示，所述方法还包括如下步骤：
步骤s200、根据所述动作数据和所述目标专注力值，确定终端画面中虚拟角色对应的实际动作数据。
38.具体地，为了实现人机交互，本实施例预先在终端中设置了一个与目标用户对应的虚拟角色，并通过终端画面将虚拟角色展示给目标用户。本实施例中的人机交互实际指的是目标用户通过自身动作控制虚拟角色的动作的过程。由于本实施例的目标是使目标用户可以通过虚拟角色做出的动作直观认识到自身的专注程度，因此目标用户的动作与虚拟角色做出的动作并非是一对一映射的关系，而是需要通过目标用户当前的动作数据与专注力值综合确定虚拟角色的实际动作数据。换言之，目标用户在不同专注力值的情况下，即使做出相同的动作，虚拟角色所展现的动作也不相同。
39.举例说明，假设终端画面为神庙逃亡/天天跑酷的游戏画面，虚拟角色即为目标用户在该游戏内对应的虚拟玩家。当动作数据为目标用户的头部动作数据时，预先设定目标用户的不同头部动作与虚拟角色的不同动作之间的映射关系，例如目标用户的抬头动作对应虚拟角色的跳跃动作，目标用户的低头动作对应虚拟角色的下蹲动作，目标用户的左转头动作对应虚拟角色的左转动作，目标用户的右转头动作对应虚拟角色的右转动作。在游戏过程中，获取目标用户的头部动作数据和脑电数据，根据脑电数据确定目标用户的目标专注力值，只有当目标专注力值达到目标等级时，才能使虚拟角色做出的实际动作与目标用户的头部动作数据相符。
40.在一种实现方式中，所述步骤s200具体包括：步骤s201、根据所述目标专注力值，确定动作完成度，其中，所述动作完成度用于反映所述动作数据与所述实际动作数据之间的相似程度；步骤s202、根据所述动作完成度和所述动作数据，确定所述实际动作数据。
41.具体地，首先根据得到目标专注力值确定当次人机交互过程的动作完成度，动作完成度越高，则当次虚拟角色的展示动作和目标用户的执行动作越接近；动作完成度越低，则当次虚拟角色的展示动作和目标用户的执行动作越偏离。然后根据动作完成度和动作数据综合确定虚拟角色对应的实际动作数据。本实施例通过将专注力值转换为动作完成度，可以实现通过虚拟角色的展示动作直观地表现出目标用户当前的专注程度。目标用户通过观察虚拟角色的动作即可获得专注力训练的反馈结果，从而提升了目标用户进行专注力训练的体验感。
42.在一种实现方式中，所述步骤s201具体包括：步骤s2011、根据所述目标专注力值，确定初始动作完成度；步骤s2012、获取所述动作数据对应的动作幅度，根据所述动作幅度确定干扰值，其中，所述动作幅度与所述干扰值呈正比关系；步骤s2013、根据所述干扰值和所述初始动作完成度，确定所述动作完成度。
43.简单来说，当目标用户处于动态时，其专注力会受到执行动作的干扰，且动作幅度越大受到的干扰越大，所以目标用户在做出不同幅度的动作时集中注意力的难度是不同的。为了避免出现目标用户在同等专注力下执行不同幅度的动作时，由于受到干扰的程度不同，最终生成的动作完成度差异过大的情况，本实施例在确定动作完成度时还需要参考动作幅度带来的干扰影响。具体地，本实施例首先根据目标专注力值确定初始动作完成度，目标专注力值越高，则初始动作完成度越高。然后，根据目标用户的动作幅度确定干扰值，
再根据干扰值和初始动作完成度综合确定最终的动作完成度，从而使得最终生成的动作完成度可以准确地体现目标用户当前的专注程度。
44.在一种实现方式中，所述步骤s2013具体包括：步骤s20131、当所述干扰值大于预设的干扰阈值时，根据所述干扰值确定补偿完成度，根据所述初始动作完成度和所述补偿完成度的合确定所述动作完成度；步骤s20132、当所述干扰值小于或者等于所述干扰阈值时，根据所述初始动作完成度确定所述动作完成度。
45.简单来说，由于目标用户在受到不同程度的干扰时，集中注意力的难度不同，为了避免出现同等专注力下，因为干扰值不同而导致最终生成的动作完成度差异过大的情况，因此本实施例新增了动作完成度的补偿操作。具体地，本实施例预先设定了一个干扰阈值以判断目标用户当前受到的干扰程度的高低。当干扰值大于干扰阈值时，表示目标用户当次执行的是动作幅度较大的复杂动作，由于在执行复杂动作时对专注力的干扰较大，因此目标专注力值与目标用户的真实专注力偏差较大，直接根据目标专注力值确定动作完成度，容易导致动作完成度过低，难以体现目标用户的真实专注力，所以需要根据干扰值确定补偿完成度，在初始动作完成度的基础上加上补偿完成度，以得到最终的动作完成度。反之，当干扰值小于或者等于干扰阈值时，表示目标用户当次执行的是动作幅度较小的简单动作，由于在执行简单动作时对专注力的干扰较小，因此目标专注力值与目标用户的真实专注力较为吻合，则直接将初始动作完成度作为最终的动作完成度。
46.如图1所示，所述方法还包括如下步骤：步骤s300、根据所述实际动作数据对所述虚拟角色的动作进行更新。
47.具体地，终端根据实际动作数据对虚拟角色的动作进行更新，使虚拟角色展示出与实际动作数据对应的动作。目标用户通过观察虚拟角色的动作即可获知自身的专注力情况。
48.在一种实现方式中，所述终端画面还包括移动的虚拟障碍物，所述方法还包括：步骤s400、获取所述虚拟角色与所述虚拟障碍物的重合度；步骤s401、当所述重合度大于预设的重合阈值时，通过所述终端画面展示惩罚场景；步骤s402、当所述重合度小于或者等于预设的重合阈值时，通过所述终端画面展示奖励场景。
49.具体地，为了增加专注力训练过程中的趣味性，本实施例中的终端画面上还显示有虚拟障碍物，目标用户需要集中注意力来执行相应的动作以控制虚拟角色躲避虚拟障碍物。当虚拟角色与虚拟障碍物的重合度大于预设重合阈值时，表示目标用户躲避虚拟障碍物失败，目标用户当前的专注力值可能较低，则通过终端画面向目标用户展示惩罚场景，使得目标用户通过惩罚场景获知自身当前处于专注力值低下的状态。当虚拟角色与虚拟障碍物的重合度小于或者预设重合阈值时，表示目标用户躲避虚拟障碍物成功，目标用户当前的专注力值可能较高，则通过终端画面向目标用户展示奖励场景，使得目标用户通过奖励场景获知自身当前处于专注力值较高的状态。本实施例通过增加移动的虚拟障碍物，可以提高专注力训练过程中人机交互的趣味性，通过展示惩罚场景和奖励场景可以提升用户自我提高专注力的积极性。
50.在一种实现方式中，所述虚拟障碍物的初始移动速度可以基于目标用户的职业类型确定，以符合不同用户的体能状态和训练要求。例如目标用户的职业类型为文职类，则初始移动速度可以设置为中速；目标用户的职业类型为军职类，则初始移动速度可以设置为高速。
51.在一种实现方式中，所述方法还包括：步骤s403、根据所述惩罚场景和所述奖励场景分别对应的出现次数，确定所述目标用户对应的交互分数；步骤s404、根据前一轮对应的所述交互分数，调整下一轮所述虚拟障碍物的移动速度。
52.具体地，惩罚场景和奖励场景的出现次数可以反映目标用户在预设时间段内的专注程度。若惩罚场景出现的次数多，奖励场景出现的次数少，表示目标用户在该时间段内的专注程度较高。为了进一步提高目标用户的专注力，可以加快下一轮虚拟障碍物的移动速度，促使目标用户提高专注力以躲避虚拟障碍物。若惩罚场景出现的次数多，奖励场景出现的次数少，表示目标用户在该时间段内的专注程度较低，难以适应当前虚拟障碍的移动速度。为了避免打击目标用户的专注力训练的积极性，可以降低下一轮虚拟障碍物的移动速度，使目标用户逐渐适应后再增加虚拟障碍物的移动速度。本实施例针对不同用户的训练表现，可以动态调节每一轮的虚拟障碍物的移动速度，使得每一用户都可以获得最佳的训练效果。
53.在一种实现方式中，所述方法还包括：针对该轮对应的各所述惩罚场景，获取各所述惩罚场景分别对应的动作分析信息和专注力分析信息；根据该轮中各所述惩罚场景分别对应的所述动作分析信息和所述专注力分析信息，判断各所述惩罚场景分别对应的出错原因；根据各所述惩罚场景分别对应的出错原因，确定下一轮对应的增频训练动作；针对该轮对应的各所述奖励场景，获取各所述奖励场景分别对应的正确动作类型，根据各所述奖励场景分别对应的所述正确动作类型，确定下一轮对应的减频训练动作。
54.具体地，本实施例通过对各惩罚场景和各奖励场景进行分析，可以获知目标用户在该轮中训练表现较差的动作类型和训练表现优异的动作类型，并根据训练表现较差的动作类型设定增频训练动作，以在下一轮专注力训练过程中增加上一轮训练表现较差的动作类型的训练频次。同时针对训练表现优异的动作类型，设定减频训练动作，以在下一轮专注力训练过程中减少上一轮训练表现优异的动作类型。从而进一步提升目标用户的专注力训练的训练效果。
55.具体地，每一所述惩罚场景对应的所述动作分析信息的生成过程包括：获取该惩罚场景对应的正确动作类型，即能够成功躲避虚拟障碍物的动作类型，例如虚拟障碍物在下方，则正确动作类型为跳跃；虚拟障碍物在上方，则正确动作类型为下蹲。判断该惩罚场景对应的实际动作数据对应的动作类型是否为所述正确动作类型，若是，则动作分析信息为动作正确；若否，则动作分析信息为动作错误。
56.具体地，每一所述惩罚场景对应的所述专注力分析信息的生成过程包括：判断该惩罚场景对应的所述目标专注力值是否大于预设专注力阈值，若是，则专注力分析信息为
专注力达标；若否，则专注力分析信息为专注力不达标。
57.具体地，所述增频训练动作的生成过程包括：根据该轮中各所述惩罚场景分别对应的所述动作分析信息和所述专注力分析信息，判断各所述惩罚场景分别对应的出错原因。其中，针对每一所述惩罚场景，当该惩罚场景的所述动作分析信息为动作错误，所述专注力分析信息为专注力不达标时，判断该惩罚场景对应的所述出错原因为动作错误；当该惩罚场景的所述动作分析信息为动作正确，所述专注力分析信息为专注力不达标时，判断动作执行时间和专注不达标时间的先后顺序，当动作执行时间先于专注力不达标时间时，判断所述出错原因为动作错误；当该惩罚场景的所述动作分析信息为动作错误，所述专注力分析信息为专注力不达标时，判断动作执行时间和专注不达标时间的先后顺序。当动作执行时间先于专注力不达标时间时，判断所述出错原因为动作错误；当专注力不达标时间先于动作执行时间时，判断所述出错原因为专注力低下。根据所述出错原因为动作出错的各所述惩罚场景分别对应的所述正确动作类型，确定所述增频动作类型。
58.在一种实现方式中，所述方法还可以应用于组合训练，即目标用户为多个用户，采用多个用户的动作数据和脑电数据控制终端画面中虚拟角色对应的动作。
59.具体地，获取若干用户分别对应的动作数据和脑电数据；根据各所述用户分别对应的所述脑电数据，确定各所述用户分别对应的目标专注力值；判断各所述用户分别对应的所述目标专注力值是否均大于预设的目标值，并判断各所述用户分别对应的所述动作数据是否相同；当各所述用户分别对应的所述目标专注力值均大于预设的目标值，且各所述用户分别对应的所述动作数据相同时，根据所述动作数据对所述虚拟角色的动作进行更新。换言之，当本实施例应用于组合训练时，需要组合内每个人的专注力值都达到目标值，且动作一致的情况下，才能控制虚拟角色做出对应的动作。因此本实施例在提高组合内每个人的专注力的同时，还可以提高团队协作能力。
60.示例性装置基于上述实施例，本发明还提供了一种用于专注力训练的人机交互装置，如图2所示，所述装置包括：专注力确定模块01，用于获取目标用户对应的动作数据和脑电数据，根据所述脑电数据确定所述目标用户对应的目标专注力值，其中，所述动作数据和所述脑电数据分别对应的采集时间相同；动作确定模块02，用于根据所述动作数据和所述目标专注力值，确定终端画面中虚拟角色对应的实际动作数据；动作更新模块03，用于根据所述实际动作数据对所述虚拟角色的动作进行更新。
61.在一种实现方式中，所述专注力确定模块01包括：曲线生成单元，用于根据所述脑电数据，确定实际信号强度变化曲线；标准获取单元，用于获取标准信号强度变化曲线，其中，所述标准信号强度变化曲线用于反映专注力值最高的标准脑电数据的信号强度变化情况；相似度计算单元，用于根据所述实际信号强度变化曲线和所述标准信号强度变化曲线，确定相似度值；专注力计算单元，用于根据所述相似度值，确定所述目标专注力值。
62.在一种实现方式中，所述动作确定模块02包括：
完成度确定单元，用于根据所述目标专注力值，确定动作完成度，其中，所述动作完成度用于反映所述动作数据与所述实际动作数据之间的相似程度；动作确定单元，用于根据所述动作完成度和所述动作数据，确定所述实际动作数据。
63.在一种实现方式中，所述完成度确定单元包括：初始确定单元，用于根据所述目标专注力值，确定初始动作完成度；干扰确定单元，用于获取所述动作数据对应的动作幅度，根据所述动作幅度确定干扰值，其中，所述动作幅度与所述干扰值呈正比关系；综合确定单元，用于根据所述干扰值和所述初始动作完成度，确定所述动作完成度。
64.在一种实现方式中，所述综合确定单元包括：当所述干扰值大于预设的干扰阈值时，根据所述干扰值确定补偿完成度，根据所述初始动作完成度和所述补偿完成度的合确定所述动作完成度；当所述干扰值小于或者等于所述干扰阈值时，根据所述初始动作完成度确定所述动作完成度。
65.在一种实现方式中，所述终端画面还包括移动的虚拟障碍物，所述装置还包括：重合度判定模块，用于获取所述虚拟角色与所述虚拟障碍物的重合度；场景生成模块，用于当所述重合度大于预设的重合阈值时，通过所述终端画面展示惩罚场景；当所述重合度小于或者等于预设的重合阈值时，通过所述终端画面展示奖励场景。
66.在一种实现方式中，所述装置还包括：分数计算模块，用于根据所述惩罚场景和所述奖励场景分别对应的出现次数，确定所述目标用户对应的交互分数；速度调整模块，用于根据前一轮对应的所述交互分数，调整下一轮所述虚拟障碍物的移动速度。
67.基于上述实施例，本发明还提供了一种终端，其原理框图可以如图3所示。该终端包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏。其中，该终端的处理器用于提供计算和控制能力。该终端的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该终端的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现用于专注力训练的人机交互方法。该终端的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏。
68.本领域技术人员可以理解，图3中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的终端的限定，具体的终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
69.在一种实现方式中，所述终端的存储器中存储有一个或者一个以上的程序，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行用于专注力训练的人机交互方法的指令。
70.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以
通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（rom）、可编程rom（prom）、电可编程rom（eprom）、电可擦除可编程rom（eeprom）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（ram）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram（sram）、动态ram（dram）、同步dram（sdram）、双数据率sdram（ddrsdram）、增强型sdram（esdram）、同步链路（synchlink） dram（sldram）、存储器总线（rambus）直接ram（rdram）、直接存储器总线动态ram（drdram）、以及存储器总线动态ram（rdram）等。
71.综上所述，本发明公开了用于专注力训练的人机交互方法、装置、终端及存储介质，所述方法包括：获取目标用户对应的动作数据和脑电数据，根据所述脑电数据确定所述目标用户对应的目标专注力值，其中，所述动作数据和所述脑电数据分别对应的采集时间相同；根据所述动作数据和所述目标专注力值，确定终端画面中虚拟角色对应的实际动作数据；根据所述实际动作数据对所述虚拟角色的动作进行更新。本发明通过虚拟角色与用户互动，实现了在专注力训练过程提供交互环节。此外，由于虚拟角色的动作需要结合用户当前的动作数据和专注力值共同确定，因此用户通过对比自身动作与虚拟角色动作，即可得到专注训练的反馈结果，实现了在专注力训练过程提供反馈环节。解决了现有的专注力训练方法缺乏交互或者反馈过程，导致用户的训练体验感较差，难以坚持训练的问题。
72.应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。