21、人机交互与网络安全：深度学习的应用与挑战

人机交互与网络安全：深度学习的应用与挑战

1. 人机交互（HCI）用例

人机交互（HCI）主要涉及人与硬件之间的信息交换，计算机通过输出设备（如显示设备）向人们传达信息，人们则通过输入设备输入相关数据。

1.1 多模态仿真界面与VoxWorld平台

多模态仿真界面的具体虚拟实现能够展示真实环境和共存的智能体，其中行为和对话是最引人注目的内容。VoxWorld是一个用于创建人机交互的仿真平台，它遵循多模态对话结构，在面向任务的交互式环境中通过语言、手势、面部表情、动作和视线定位进行对话。

1.2 手势识别与深度学习

随着传感器技术的不断发展，3D图像采集成本逐渐降低，深度和红绿蓝（RGB）图像下的手势识别推动了模式识别的发展。然而，大多数深度手势图像处理方法相对简单，忽略了两种模式之间的关系和影响，未能充分利用不同模式的相关因素。通过引入深度图像信息，假设独立和相关的多模态数据特征，并构建自适应权重程序来融合不同特征，可以解决上述问题。实验结果表明，这种方法优于传统的深度学习手势图像处理方案，识别率更高，识别精度也超过了其他先进方法。

1.3 上下文感知框架中的应用

在上下文感知框架中，深度学习也有广泛应用。例如，数据驱动的工具用于连续的人体运动监测和人机协作，需要在未来的智能业务中进行预测，以改善机器人的规划和控制，并完成共享任务。上下文感知的引文推荐器可以利用“双向长短期记忆”（Bi - LSTM）构建端到端的记忆网络，以融合论文和引文上下文。不同数据集的测试证实了该模型的优越性能。

此外，在用户建模和推荐系统中，现有的基于深度学习的推荐方案通常使用用户的交互历史来实